双样本t检验

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两个独立总体样本均值的t检验

两个独立总体样本均值的t检验

1、单击Analyze Compare Means Independent-sample T Test,打开 Independent-sample T Test 主对话框如图。 2、选择要检验的变量“综合得分”进入检验框中, 选择分组变量“性别”进入分组框中 。
3、然后单击Define Group按纽,打开分组对话 框如图所示,确定分组值后返回主对话框,如果 没有分组,可以选择Cut point单选项,并在激 活的框内输入一个值作为分组界限值。
人中抽取30人,将他们培训前后的数据每加工
500个零件的不合格品数进行对比,得到数据表, 见表3。试根据表中数据检验培训前后工人的平 均操作技术水平是否有显著提高,也就是检验培 训效果是否显著。
工人培训前后不合格品数据表3
序号 培训前 培训后 序号 培训前 培训后
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Test Value = 10000 95% Confidence Interval of the Difference Mean Difference 置信区间 Lower Upper 均值差 3559.90323 1795.5916 5324.2148
t值 国有单位 4.121
Sig. df (2-tailed) 自由度 P值 30 .000
单个总体均值的 t 检验(One-Sample T Test); 两个独立总体样本均值的 t 检验 (Independent-Sample T Test);
两个有联系总体均值均值的 t 检验(PairedSample T Test);
单因素方差分析(One-Way ANOVA);
双因素方差分析(General Linear ModelUnivariate)。

实验七 两个独立样本t检验

实验七 两个独立样本t检验

2、确定检验统计 n1 n2
(n1 1) s1 (n2 1) s2 2 se n1 n2 2
2
2
2
两个 独立样本t 检验操作步骤: 1、选择菜单【Anaiyze】 【Independent-Samples T Test 】 弹出如下所示“Independent-Samples T Test ”对话框,将待检验 的变量送入“Test Variable(s)”框中;选择分组变量进入 “Grouping Variable”
2、在该对话框中单击“Define Groups”按纽得到下面对话框 “ Define Groups”
3
3、单击【 Continue】
4
4、单击【 Continue】
【 Ok】系统输出统计量值及p值
Group Statistics 班 级 一 班 二 班 N 20 20 Mean 26.95 31.65 Std. Deviation 8.236 6.434 Std. Error Mean 1.842 1.439
Std. Error Difference 2.337 2.337
结论:两个班成绩存在显著差异。
5
6
成 绩
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -9.431 -9.440 .031 .040
两个独立样本t检验
1
一、两个独立样本t检验的基本概念
是利用来自两个正态总体的两个独立样本的数据,来推断两个总体 的均值是否存在显著差异的一种统计推断方法。

Excel中双样本t检验之等方差异方差假设

Excel中双样本t检验之等方差异方差假设

Excel 中双样本t 检验之等方差异方差假设成组资料(非配对资料)的t 检验,是生物统计中必须掌握的基本技能贮备之一。

在Excel 完全安装情况下,加载“分析工具库”,之后会在菜单上出现“数据分析”选项,我们会发现“分析工具”中有两个选项,分别是:“t 检验:双样本等方差假设”、“t 检验:双样本异方差假设”。

那么,对于成组资料t 检验,什么时候用等方差,什么时候用异方差呢?最好的办法就是进行“F 检验 双样本方差”齐性检验。

如果通过检验,两个样本方差差异不显著,则选用“t 检验:双样本等方差假设”,如果两样本方差差异显著,则选用“t 检验:双样本异方差假设”。

例:有人曾对公雏鸡作了性激素效应试验。

将22只公雏鸡完全随机地分为两组,每组11只。

一组接受性激素A (睾丸激素)处理;另一组接受激素C (雄甾烯醇酮)处理。

在第15天取它们的鸡冠个别称重,所得数据如下表。

题解:在excel 中录入数据,在菜单“数据分析”中,选择“F 检验 双样本方差”,选择A1:A12”所在区域为“变量1的区域”,选择“B1:B12”区域为“变量2 的区域”。

勾选标志“a (A )”,默认为0.05,在输出区域中随便找一个单元格(如单元格D1), “确定”(见图1)。

图1 双样本方差的F-检验图2 t-检验:双样本等方差假设检验 从上图可以看出,p=0.4452221﹥0.05,表示激素A 与激素C 的对应的鸡冠,方差差异不显著。

换言之,就是样本A 与样本B 为等方差,在t 检验时,就选择“t 检验:双样本等方差假设”,得到图2结果。

从图2输出结果可以看出,t检验的结果是p=0.003000143﹤0.01,表明差异极显著。

也就是说,激素A 处理的鸡冠重(97mg )极显著地高于激素C 处理的鸡冠重(56mg )。

目前不管是本科教材,还是高职高专教材,生物统计仍是以公式手动计算为主,所采用的基本都是按照“t 检验:双样本等方差假设”,而且很多资料也表示,如果双样本都来源于同一总体,可以采用“t 检验:双样本等方差假设”。

sas统计分析_利用SAS解决两个独立样本的t检验

sas统计分析_利用SAS解决两个独立样本的t检验

利用SAS解决两个独立样本的t检验班级:学号:指导教师:姓名:目录1. SAS简介 (2)1.1 SAS的设计思想 (2)1.2 SAS的功能 (2)1.3 SAS的特点 (3)2. 方法及原理——两个独立样本的t检验 (4)2.1假设检验的思想和步骤 (4)2.2 t检验的原理与方法 (4)2.3 检验统计量t的公式 (5)2.4两个独立样本的t检验的步骤 (5)3.SAS常用命令 (6)4.题目与解答 (6)4.1题目 (6)4.2解答与分析 (6)1. SAS简介SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件(SAS,SPSS和SYSTAT)之一,是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。

SAS为“Statistical Analysis System”的缩写,意为统计分析系统。

它于1966年开始研制,1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。

1985年推出SAS PC 微机版本,1987年推出DOS下的SAS6.03版,之后又推出6.04版。

以后的版本均可在WINDOWS下运行,目前最高版本为SAS6.12版。

SAS集数据存取,管理,分析和展现于一体,为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。

它独特的“多硬件厂商结构”(MV A)支持多种硬件平台,在大,中,小与微型计算机和多种操作系统(如UNIX,MVS WINDOWS 和DOS等)下皆可运行。

SAS 采用模块式设计,用户可根据需要选择不同的模块组合。

它适用于具有不同水平于经验的用户,处学者可以较快掌握其基本操作,熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。

目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直接用户超过300万人。

在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是SAS系统的大用户。

SAS以被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。

SPSS生物统计分析示例2-两样本t检验

SPSS生物统计分析示例2-两样本t检验

SPSS统计分析示例2(两样本均值t检验)例一:对两个品系株高、穗长和穗重进行平均值t检验:Analyze →Compare Means → Independent-samples T test…按品系不同分组’Grouping’,分别比较株高、穗长、穗重SPSS输出:汇总表:品系I 品系II t 株高cm(M±SD) 121.80±16.98 96.40±5.89 4.468**穗长cm(M±SD) 41.50±4.48 38.40±9.74 0.914穗重g (M±SD) 1.54±0.28 1.45±0.48 0.511**:P<0.01从t检验的结果看:(1)株高数据不满足方差齐性,用近似t检验,t=4.468 (df=11.136), 双侧检验P=0.001<<0.01,两品系的株高具有极显著差异,品系I株高显著大于品系II(2)穗长数据不满足方差齐性,用近似t检验,t=0.914 (df=12.640), 双侧检验P=0.378>0.05,两品系的穗长无显著差异(3)穗重数据满足方差齐性,用t检验,t=0.511 (df=18), 双侧检验P=0.615>0.05,两品系的穗重无显著差异例二:将20名某病患者随机分为两组,分别用甲乙两药治疗,测得治疗前后的血沉(mm/小时)如下表:试分甲乙两药是否有疗效?两药疗效是否有差异?并用图或表对数据和结果进行描述。

1.对两种药物治疗效果比较的统计分析(以下结果均使用SPSS统计软件获得)(1)对甲药疗效做配对t检验:治疗前后血沉值的差值的配对检验SPSS结果显示:t=5.237(df=9),单侧检验P=0.001/ 2 = 0.0005<0.01,结论甲药疗效极显著。

(2)对乙药疗效做配对t检验:治疗前后血沉值的差值的配对检验SPSS结果显示:t=5.303(df=9),单侧检验P<<0.01,结论乙药疗效极显著。

excel双样本 t检验法的计算方法

excel双样本 t检验法的计算方法

excel双样本t检验法的计算方法摘要:1.Excel双样本T检验的概念与原理2.准备工作:数据准备与输入3.执行双样本T检验:步骤与操作4.解读结果:假设检验与结论5.实际应用案例与注意事项正文:在数据分析和统计研究中,Excel双样本T检验法被广泛应用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。

本文将详细介绍Excel双样本T检验的计算方法,包括操作步骤、结果解读以及实际应用案例。

1.Excel双样本T检验的概念与原理双样本T检验是一种统计分析方法,用于检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。

它基于t分布理论,通过计算t统计量及其对应的p值来判断假设检验的结果。

2.准备工作:数据准备与输入在进行双样本T检验之前,需要首先准备好两组要分析的数据。

这两组数据可以来自不同来源、不同时间或不同条件下收集。

确保数据具有可比性,例如单位、尺度等要保持一致。

将数据输入Excel,建议将两组数据分别放在两个工作表中,以便于进行数据分析。

通常,第一列表示样本编号或组别,后续列表示各样本的观测值。

3.执行双样本T检验:步骤与操作在Excel中进行双样本T检验,可以遵循以下步骤:步骤1:打开Excel,点击“数据”菜单,选择“数据分析”。

步骤2:在“数据分析”对话框中,选择“t-检验:双样本假设检验”模块。

步骤3:分别选取两组数据所在的工作表和输出区域。

步骤4:点击“确定”,等待Excel计算结果。

4.解读结果:假设检验与结论Excel会输出双样本T检验的结果,包括t统计量、p值以及结论。

根据p 值与预设的显著性水平(通常为0.05)进行比较,可以得出以下结论:- 如果p值小于显著性水平,说明两组数据的均值存在显著差异;- 如果p值大于显著性水平,不能拒绝原假设,即两组数据的均值之间没有显著差异。

5.实际应用案例与注意事项实际应用中,双样本T检验可用于比较不同实验组之间的效果、评估干预措施的有效性等。

在进行双样本T检验时,请注意以下几点:- 确保数据具有可比性,如单位、尺度一致;- 检查数据是否存在异常值,如有需要,进行数据清洗;- 选择合适的显著性水平,根据实际情况调整;- 注意样本容量,确保样本足够大以获得可靠结果。

两样本t检验计算公式

两样本t检验计算公式

两样本t检验计算公式1.对于两个独立样本的t检验:t=(x1-x2)/√(s1^2/n1+s2^2/n2)其中t表示t值;x1和x2分别表示两个样本的均值;s1和s2分别表示两个样本的标准差;n1和n2分别表示两个样本的样本容量。

2.对于两个相关样本的t检验:t = (x1 - x2) / (sdiff / √n)其中t表示t值;x1和x2分别表示两个样本的均值差;sdiff表示两个样本的均值差的标准差;n表示样本容量。

接下来,我们将具体介绍两个不同情况下的两样本t检验计算过程。

一、独立样本t检验计算过程:1.收集两个样本的数据并计算样本均值和样本标准差;2.计算两个样本的样本容量;3.计算两个样本的方差;4.根据计算得到的数据,带入公式计算t值;5.查表或使用统计软件计算得到的t值对应的P值;6.对比P值与设定的显著性水平(通常为0.05),如果P值小于显著性水平,则可以拒绝原假设,即认为样本均值存在显著差异;反之,接受原假设,即认为样本均值不存在显著差异。

二、相关样本t检验计算过程:1.收集两个样本的相关数据并计算样本均值差;2.计算样本均值差的标准差;3.计算样本容量;4.根据计算得到的数据,带入公式计算t值;5.查表或使用统计软件计算得到的t值对应的P值;6.对比P值与设定的显著性水平(通常为0.05),如果P值小于显著性水平,则可以拒绝原假设,即认为样本均值存在显著差异;反之,接受原假设,即认为样本均值不存在显著差异。

需要注意的是,在进行两样本t检验前,需要满足以下前提条件:1.数据来自正态分布的总体;2.数据具有相同的方差;3.对于独立样本t检验,两个样本之间应相互独立;4.对于相关样本t检验,两个样本之间应具有相关性。

总结起来,两样本t检验是一种比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法,通过计算t值和P值来进行假设检验。

根据计算得到的P值是否小于设定的显著性水平,判断两个样本的均值是否存在显著差异。

双样本t检验

双样本t检验

双样本t检验
双样本t检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。

它的假设是两个样本来自于正态分布总体,并且两个样本方差相等。

双样本t检验的步骤如下:
1. 建立假设:
- 零假设(H0):两个样本的均值相等。

- 备择假设(H1):两个样本的均值不相等。

2. 计算样本均值:
- 计算第一个样本的均值(X1)和标准差(s1)。

- 计算第二个样本的均值(X2)和标准差(s2)。

3. 计算t统计量:
- 计算t统计量(t)= (X1 - X2) / sqrt(sp^2/n1 + sp^2/n2),其中sp^2 = ((n1-1)s1^2 + (n2-1)s2^2) / (n1 + n2 - 2),n1和n2分别为第一个和第二个样本的样本容量。

4. 计算p值:
- 根据计算得到的t统计量和自由度(n1 + n2 - 2),查找t分布表,找到相应的临界值。

- 根据临界值和双侧检验或单侧检验的要求,计算p值。

5. 做出决策:
- 如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝零假设,认为两个样本均值存在显著差异。

- 如果p值大于设定的显著性水平,则接受零假设,认为两个样本均值无显著差异。

需要注意的是,以上步骤基于一些前提条件,如正态分布的假设和方差相等的假设。

如果数据不满足这些假设,可以考虑使用非参数方法进行比较,如Wilcoxon秩和检验或Mann-Whitney U检验。

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两总体均值之差的假设检验(一)
已知条件 假设
H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2
检验统计量
H0的拒绝 域 |Z|≥Zα/2
两正态总 体,或非 正态总体、 大样本, 总体方差 已知
Z
H0:μ1≥μ2 H1:μ1<μ2
X1 X 2

2 1
n1


2 2
n2
Z≤-Zα
H0:μ1≤μ2 H1:μ1>μ2
两个样本均值之差的抽样分布 2和σ22未知 σ1
• 若两个总体均为正态分布总体,但是两 总体方差未知,且知道σ12≠σ22 ,则有:
t'
( X 1 X 2 ) ( 1 2 )
2 S12 S 2 n1 n2
~ t df '
两个样本均值之差的抽样分布 2和σ22未知 σ1
• 其中
关于总体平均数之差的推断统计
两个样本均值之差的抽样分布
• 需考虑的问题:
– 两总体方差σ12和σ22是否已知;如果未知,则 是否σ12 = σ22 ; – 两总体是否正态分布; – 两样本为大样本还是小样本。
两个样本均值之差的抽样分布 σ12和σ22已知
• 若 X 1 是独立地抽自总体X1~N(μ1,σ12)的一个容 量为n1的样本的均值, X 2 是独立地抽自总体 X2~N(μ2,σ22)的一个容量为n2的样本的均值, 则有:
X 1 X 2 ~ N 1 2 , n1 n2
2 1 2 2
Z
( X 1 X 2 ) ( 1 2 )2 1 Nhomakorabean1


2 2
~ N (0,1 )
2
n2
两个样本均值之差的抽样分布 2和σ22未知 σ1
• 如果σ12=σ22 ,则有:
例题
随机地从A厂生产的导线中抽取4根,从B 厂生产的导线中抽取5根,测得以欧姆表 示的电阻为 A厂:0.143, 0.142, 0.143, 0.137 B厂:0.140, 0.142, 0.136, 0.138, 0.140 若已知两工厂导线的电阻均服从正态分布, 且方差齐性,试求(μ1-μ2 )的95%置信 水平下的置信区间。
t≥tα
两总体均值之差的假设检验(三)
已知条 件 假设
H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2
检验统计量
H0的拒绝 域 |t|≥tα/2
2
t'
X1 X 2
2 S12 S 2 n1 n2
2 1 2 2
两正态 总体, 总体方 差未知 但有显 著差异
H0:μ1≥μ2 H1:μ1<μ2
H0:μ1≤μ2 H1:μ1>μ2
n1 n2
2 1
(n1 1)S (n2 1)S 1 1 ( ) n1 n2 2 n1 n2
2 2
2 1 2 2
S S ( X 1 X 2 ) t ' n1 n2 2
S S n n2 df ' 12 2 2 S12 S 2 n n 1 2 n1 n2
例题
• 甲乙两公司生产同种产品。从甲公司 产品中抽取20件进行检验,得出这20 件产品的平均抗压能力为45.2公斤, S12 =30;从乙公司产品中抽取12件产 品的平均抗压能力为34.6公斤,S22 =43。 若两公司产品的抗压能力均服从正态 分布,而且没有理由认为它们的方差 一样,试估计两公司产品平均抗压能 力之差(α=0.05) 。
t
( X 1 X 2 ) ( 1 2 ) (n1 1) S (n2 1) S 1 1 ( ) n1 n2 2 n1 n2
2 1 2 2
~ t n1 n2 2
• 以上结论均可推广到两个非正态总体且两个样 本均为大样本的情况。但是对于两个非正态总 体且小样本的情况则不适用。
H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2
检验统计量
H0的拒绝 域 |t|≥tα/2
t
X1 X 2
2 (n1 1) S12 (n2 1) S 2 1 1 ( ) n1 n2 2 n1 n2
H0:μ1≥μ2 H1:μ1<μ2
t≤-tα
自由度df=n1+n2-2
H0:μ1≤μ2 H1:μ1>μ2
例题
• 某校进行教改实验,甲班45人,乙班36人, 分别采用不同的教学方法。学期结束时进行 测验,得到以下结果: 甲班平均分69.5,总体标准差估计值8.35; 乙班平均分78.0,总体标准差估计值16.5。 试问两种教学方法其效果有无显著差异? (α=.01)
临界值的另一种求法
• 计算t’后,不计算df’,而计算:
S S t t n1 2 ( n1 1) n2 2 ( n2 1) t ' 2 2 S1 S 2 2 n1 n2
2 1
2 2
结果
• 2.816
• df’时,2.682
• 非df’时,2.719
相关样本平均数差异的 显著性检验
• 两个样本内个体之间存在着一一对应的关系, 这 两 个 样 本 称 为 相 关 样 本 ( correlatedgroups----independent groups)。两种情况:
– 用同一测验对同一组被试在试验前后进行两次测 验 , 所 获 得 的 两 组 测 验 结 果 ; ----repeated measures design – 根据某些条件基本相同的原则,把被试一一匹配 成对,然后将每对被试随机地分入实验组和对照 组,对两组被试施行不同的实验处理之后,用同 一测验所获得的测验结果。----matched-group design
2 1 2 2
2
例题
• 从某市近郊区和远郊区中各自独立地 抽取25户家庭,调查平均每户年末手 存现金和存款余额。得出两个样本均 值分别为近郊区65000元,远郊区 48000元。已知两个总体均服从正态分 布,且σ1=12000,σ2=10600,试估计 该市近郊区与远郊区平均每户 年末手 存现金和存款余额之差(α=0.05)。
S S n 1 n2 df ' 2 2 2 2 S1 S 2 n n 1 2 n1 n2
2 1 2 2
2
示意图
两个总体均值之差的区间估计
待估 参数 已知条件 置信区间 备注
2 1 2 2
两正态总体, 或非正态总体、 ( X X ) Z 1 2 大样本,总体 2 方差已知 两正态总体, 或非正态总体、( X X ) t 1 2 μ1-μ2 大样本,总体 2 方差未知但无 显著差异 两正态总体, 总体方差未知 但有显著差异
相关样本平均数差异的 显著性检验
• 如果两个样本是相关样本,即两个样本 内个体之间存在着一一对应的关系,则 有 ( X1 X 2 )
t
D Di / n i 1 i 1 n(n 1)
n n 2 i
2
其中D=X1-X2
例题
• 为了调查两种不同识字教学法的效果, 随机抽取了10名小学生,记录下他们使 用两种教学法的成绩如下。问两种教学 法有无显著差异?
S S n n2 df ' 12 2 2 2 S1 S 2 n n 1 2 n1 n2
t≤-tα
t≥tα
例题
• 甲乙两公司生产同种产品。从甲公司 产品中抽取20件进行检验,得出这20 件产品的平均抗压能力为45.2公斤, S12 =30;从乙公司产品中抽取12件产 品的平均抗压能力为34.6公斤,S22 =43。 若两公司产品的抗压能力均服从正态 分布,而且没有理由认为它们的方差 一样,试估计两公司产品抗压能力有 无显著差异(α=0.05) 。
学生号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A法成绩 11.3 15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0 12.0 13.0 12.3 B法成绩 14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4 13.8 12.0
Z≥Zα
例题
• 某部门欲采购一批灯泡。从两个灯泡厂 的产品中各自抽取50个进行检验,测得 两个灯泡厂的灯泡的样本均值为1282小 时和1208小时。若已知两厂灯泡的使用 寿命均服从正态分布,且方差分别为802 和942,问:两厂灯泡的平均使用寿命有 无显著差异?
两总体均值之差的假设检验(二)
已知条 件 两正态 总体, 或非正 态总体、 大样本, 总体方 差未知 但无显 著差异 假设
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