SPSS—单样本T检验

SPSS—单样本T检验
SPSS—单样本T检验

一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断:

1、以71个被调查学生为样本做T 检验

由表a 可知,71个观测的平均值为71.21,标准差为15,120,均值标准误为1.794。

表b 中,第二列是t 统计量的观测值为0.675,第三列是自由度n-1=70,第四列是t 统计量观测值的双尾概率p 值,第五列是样本均值与检验值的差(1.211),即t 统计量的分子部分,他除以表a 的均值标准误(1.794)后得到t 统计量的观测值0.675,第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间,为(67.63,74.79)。

对于研究的问题应采用双尾检验,因此比较

2α和2

p

,即比较α和p 。由于p 大于α(0.05),因此不能拒绝零假设,认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。70分包含在置信区间内,也证实了上述推断。

2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举

表c

Bootstrap 指定

采样方法简单箱图

样本数1000

置信区间度95.0%

置信区间类型百分位

由表c可知,自举过程执行1000次,随机数种子指定为默认值2000000,采样方法为简单箱图。

中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12,1000个均值的标准差为1.82,由此得到的均值95%的置信区间为(67.18,74.46)

表e中没有给出双尾检验的概率p值,但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在

67.184~74.463之间。70包含在置信区间内。用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

SPSS—单样本T检验

一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断: 1、以71个被调查学生为样本做T 检验 由表a 可知,71个观测的平均值为71.21,标准差为15,120,均值标准误为1.794。 表b 中,第二列是t 统计量的观测值为0.675,第三列是自由度n-1=70,第四列是t 统计量观测值的双尾概率p 值,第五列是样本均值与检验值的差(1.211),即t 统计量的分子部分,他除以表a 的均值标准误(1.794)后得到t 统计量的观测值0.675,第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间,为(67.63,74.79)。 对于研究的问题应采用双尾检验,因此比较 2α和2 p ,即比较α和p 。由于p 大于α(0.05),因此不能拒绝零假设,认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。70分包含在置信区间内,也证实了上述推断。

2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举 表c Bootstrap 指定 采样方法简单箱图 样本数1000 置信区间度95.0% 置信区间类型百分位 由表c可知,自举过程执行1000次,随机数种子指定为默认值2000000,采样方法为简单箱图。 中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12,1000个均值的标准差为1.82,由此得到的均值95%的置信区间为(67.18,74.46) 表e中没有给出双尾检验的概率p值,但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在 67.184~74.463之间。70包含在置信区间内。用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

SPSS单个样本T检验实验报告(一)

《统计学》实验分析报告 实验完成者 班级 2013级班 学号 实验时间 2015年6月5日 一、实验名称 假设检验——单个样本T检验 二、实验目的 掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 三、实验步骤 1、打开SPSS,选择输入数据; 2、由于已经有建好的数据,因此打开“电子元件抽验”; 3、在分析中选择比较均值,单样本t检验,将阻值添加到检验变量。 4、检验值为0.14,置信区间默认为95%,点击确定。 四、实验结果及分析 附件一:单个样本统计量表,给出了各个样本的均值,标准差和均值的标准误; 附件二:单个样本检验表,给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间 1、附件二——单个样本检验表中,第一批元件样本双尾T检验的显著性概率(Sig.(双侧)), Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。

2、由附件二同样可以看出,对于第二批和第三批元件,显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设,认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异,即认为产品合乎质量要求; 3、综上,第一批元件不符合质量要求,第二、三批元件符合质量要求。 五、自评及问题 掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法,熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否,能够更快更简单的检验数据,对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。 六、成绩 七、指导教师 田劲松 附件一、 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 第一批元件样本电阻值 15 .14200 .002673

spss 单样本t检验操作步骤

spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据

Sig=0.000 差异显著

独立样本t检验(两组数据) Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同

成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test

单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)

Factor (因素)1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值?<0.05(差异显著)若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor (固定因素) Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects(主因素) Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)

用SPSS19进行单样本T检验 截屏

用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者:邀月来源:博客园发布时间:2010-10-14 00:13 阅读:305 次原文链接[收藏] 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子: 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 分析:此检验的假设是: H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断: 1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 同上,打开SPSS,读入数据,结果:

spss操作独立样本T检验模板

例题:对某地区的山地和平原土壤中的磷含量的背景值各取了10个样品,数据如下所示: (单位:10-6),问山地与平原土壤中磷含量是否有显著性差异。( 25分) 1、本题中自变量个数等于2,且不是来自于同一组样本,故采用独立样本T检验 2、打开spss,在变量视图内定义变量,由题目可知,磷含量为“计量资料”,归类为“度量变量”,地形为计数资料,归类为“名义变量”,并对地形进行赋值,如图输入: 3、在数据视图内如下图输入数据: 4、独立样本T检验进行的假设: (1)数据必须为连续性数据; 2 2 ⑵方差齐性(可偏不齐,即(T 1 / (T 2 <3); (3)每组数据均服从正态分布 5、进行验证: (1)由题目可以看出,数据为连续型数据,满足; (2)此检验可于结果中查看; (3)首先,新建spss视图,重新输入变量进行探索队列,如下图所示:

将“山地”“平原”选入因变量列表,并于“绘图(T) ”中勾选“带检验的正态图”,操作步骤如下图所示: 根据正态性检验表的“ K-S检验”结果,由于样本内数据数量<30,故看Shapiro-Wilk 结果, 由于两者的sig均大于,故满足正态分布 *. a. Lilliefors 显著性校正 6、进行独立样本T检验: (1)依次点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”,调出独立样本T检验对话框: ⑵将“磷含量”选入检验变量(T),将“地形”选入分组变量,然后定义组,于主页面中点 击“确定”,输出结果: 7、结果分析:

根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验,F统计量的sig值<,否认方差相等的假设,认为方差不齐性,故参考第二行的t检验结果; 第二行t检验的双侧sig=>,即可认为在的显著性水平上,山地与平原土壤中磷含量

SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析

SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析 2011-08-26 14:55 在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着。 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多? 我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。 下面进行参数设置:a 代表:雄性老鼠 b代表:雌性老鼠 tim 代表:生存时间,即指经过多长时间后,去查看结果 0 代表:结果死亡 1 代表:结果活着 随机抽取的样本,如下所示:

打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验,如下图所示:

将你要分析的变量,移入右边的框内,再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内,“组别group()里面的两个参数,不能够随意设置,必须要跟样本里面的数字一致 点击确定后,分析结果,如下所示: 从组统计量可以看出,雄性老鼠的存活下来的均值为0.73,但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00,很明显,雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多,但是一般我们不看这个结果,为什么?因为样本不够大,如果将样本升至10000个?也许这个均值将会发生变化,不具备统计学意义, 我们一般只看独立样本检验的结果。 独立样本检验,提供了两种方法:levene检验和均值T检验两种方法 Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立,(即:假设方差相等和方差不相等两种情况)如果SIG>0.05,证明假设成立,不能够拒绝原假设,如果 SIG<0.05,证明假设不成立,拒绝原假设。 进行levene检验结果判断是第一步,从上图,可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立,所以看第二行,方差不相等的情况 sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平,不应该拒绝原假设:即指:雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后,存活下来的个数没有显著的差异

两独立样本T检验---SPSS操作详解

两独立样本T检验-SPSS操作详解 为了解某一新药降血压的效果,将28名高血压患者随机分为实验组和对照组,实验组采用新药,对照组采用常规药,测得治疗前后的血压变化,问新药是否优于常规药? 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规 前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药 后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110 变量1设置:name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药,2=常规药) 变量2设置:name-value , decimals-0 , label-血压下降值 2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压 3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test 4 将血压下降值调入test variables下矩形框 5 将分组(group)调入grouping variable 下矩形框 6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue 7 options选项默认 8 bootstrap选项默认 9 单击OK 输出结果 10 结果界面 11 结果解释 表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics 表2表示两独立样本t检验结果,方差方程的levene检验(Levene’s Test for

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子: 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 分析:此检验的假设是: H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断: 1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 同上,打开SPSS,读入数据,结果: 从结果中判断: t统计值的显著性概率为0.005小于1%,在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为,今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。

SPSS独立单样本t检验方法

SPSS独立单样本t检验方法(independent-samples t Test)又叫两样本t检验, 要将两组独立的数据进行差异性比较,这属于两样本t检验,这是实验中常用的一种检验方法,下面是基本操作方法。 以低浓度组与对照组比较为例进行说明: 操作步骤: 1.输入独立样本数据(变量1和变量2都可以做数据项)

2.选用程序 从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框,分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中,数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable

转入后,在定义组别, 点击Difine Groups…按钮,出现如下对话框,然后输入对应的组别号,在这个例子中,group1是用1来表示的,group2使用2表示的。因此,分别输入1和2,再点击Continue按钮。

点击continue按钮后出现如下对话框,再点击OK,这样独立样本T检验程序定义完成。 3.结果分析 在第二步最后点击OK后,软件的分析结果就会出现,如下图,红框里就是要的数据。 经Levene’s方差齐性检验,F=4.655,而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的,就看两样本t检验的第一横列的值(也就是跟F同列的值):t=1.353,P=0.193,按P=0.05水准,P>0.05,则两样本物显著性差异,P<0.05,有显著性差异,P<0.01时,两样本有极大差异。 如果F的P>0.5,则认为两样本总体方差不齐,则看第二横列的值,t检验的P值分析同上。

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