第五章spss两均数差别的统计意义
统计学与SPSS应用智慧树知到答案章节测试2023年山东青年政治学院
第一章测试1.某大学的一位研究人员希望估计该大学本科生平均每月的生活费支出，为此，他调查了200名学生，发现他们每月平均生活费支出是500元。
该研究人员感兴趣的总体是（）。
A:所调查的200名学生B:该大学所有的在校本科生C:该校所有大学生的总生活费支出D:该大学的所有学生答案:B2.在下列叙述中，采用推断统计方法的是（）。
A:从一个果园中采摘36个橘子，利用这36个橘子的平均重量估计果园中橘子的平均重量B:反映大学生统计学成绩的条形图C:一个城市在1月份的平均汽油价格D:用饼图描述某企业职工的学历构成答案:A3.SPSS的窗口包括（）。
A:脚本窗口B:结果窗口C:数据窗口D:语法窗口答案:ABCD4.数据分析的流程包括（）。
A:获取数据B:数据分析C:得出结论D:建立数据文件答案:ABCD5.在定义变量中，定义连续型变量常用的测量尺度是（）。
A:有序B:连续C:标度D:名义答案:C6.在SPSS软件中，构建多选题的方法有（）。
A:多重响应法B:多重二分法C:多重分类法D:多重集合法答案:BC7.在数据编辑窗口，包括哪两个视图（）。
A:数据变量B:个案变量C:数据个案D:字符数据答案:A第二章测试1.在合并文件的操作中，横向合并是从外部数据文件增加（）到当前数据文件。
A:数据B:文件C:个案D:变量答案:D2.在合并文件的操作中，纵向合并是从外部数据文件增加（）到当前数据文件。
A:个案B:数据C:变量D:文件答案:A3.在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）。
A:升序排序B:不排序C:降序排序D:可升可降答案:A4.具有“将连续变量进行分组”功能的是（）。
A:计算变量B:可视分组C:个案排序D:重新编码答案:ABD5.变量级别的数据管理需要菜单中哪个菜单项加以实现（）。
A:“分析”菜单项B:“数据”菜单项C:“文件”菜单项D:“转换”菜单项答案:D第三章测试1.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为（）。
SPSS 教程 第五章 方差分析
目录1、单因素方差分析1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)设置多项式比较5)多重比较6)提交执行7)结果与分析2、多因素方差分析1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)选择分析模型5)选择比较方法6)选择均值图7)选择多重比较8)保存运算值9)选择输出项10)提交执行11)结果分析方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。
通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。
例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。
方差分析原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SS w，组内自由度df w。
(2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SS b，组间自由度df b。
总偏差平方和 SS t = SS b + SS w。
组内SS t、组间SS w除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MS w和MS b，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MS b/MS w≈1。
spss实验报告
专业统计软件应用实验报告第五章思考与练习3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异（数据文件：data5-16.sav）。
解：解决问题的原理：独立T样本检验提出原假设和备择假设：Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。
第1步单样本T 检验分析设置（1）选择菜单：“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验（S）”，打开“单样本T 检验主对话框”，确定要进行T 检验的变量并输入检验值，按如图所示进行设置。
将“成绩”选入“检验变量”中，输入待检验的值“70”，用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。
第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。
第3步主要结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差。
当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2 中可以看出，双尾检测概率P 值为0.002，小于0.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。
4. 在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下：男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(数据文件：data5-17.sav)。
解：解决问题的原理：独立样本T检验提出假设和备择假设：Ho:p<0.05，男女生的成绩没有显著相关性。
H1 p>0.05，男女生的成绩有显著性相关。
SPSS及其医学应用智慧树知到答案章节测试2023年
第一章测试1.参数是指总体的统计指标。
（） A:对 B:错答案:A2.概率的取值范围为[-1,1]。
（） A:错 B:对答案:A3.统计学中资料类型包括（） A:离散型资料 B:连续型资料C:计量资料D:计数资料E:等级资料答案:CDE4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。
（） A:对 B:错答案:A5.样本应该对总体具有代表性。
（） A:对 B:错答案:A ## 第二章测试6.定量数据即计量资料（） A:错 B:对答案:B7.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。
（） A:对B:错答案:A8.定量数据的总体均数的估计只有点估计这一种方法。
（） A:对 B:错答案:B9.定性数据是指计数资料。
（） A:错 B:对答案:A10.动态数列是以系统按照时间顺序排列起来的统计指标。
（） A:错 B:对答案:B ## 第三章测试11.单个样本t检验要求样本所代表的总体服从正态分布、（） A:对 B:错答案:A12.配对t检验要求差值d服从正态分布。
（） A:错 B:对答案:B13.Wilcoxon符号秩和检验属于非参数检验。
（） A:对 B:错答案:A14.配对设计可以用于控制研究误差。
（） A:错 B:对答案:B15.配对t检验中，P＜0.05时说明两处理组差异无统计学意义。
（） A:对 B:错答案:B ## 第四章测试16.成组t检验条件包括正态性和方差齐性。
（） A:错 B:对答案:B17.成组设计即完全随机设计两样本的情况。
（） A:错 B:对答案:B18.成组设计两组样本量一定相等。
（） A:对 B:错答案:B19.数据不满足正态性的时候，可以使用t’检验。
（） A:对 B:错答案:B20.数据不满足正态性应使用Wilcoxon符号之和检验。
（） A:错 B:对答案:B## 第五章测试21.四格表中，样本量n=30时，需要采用Fisher确切概率法。
（） A:错 B:对答案:B22.R×C表是四格表的扩大，常用于多个率或者构成比的比较。
spss平均数、标准差与变异系数
第一节 平均数
平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明 资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数 主要包括有：
算术平均数（arithmetic mean） 中位数（median） 众数（mode） 几何平均数（geometric mean） 调和平均数（harmonic mean）
(x x)2
S n 1
由于 (x x)2 (x 2 2 x x x2 )
x22x xnx2
x22(
x)2 n(
x)2
n
n
x2
(x)2 n
所以（3-11）式可改写为：
S
x2
( x)2
n
n1
（3-12）
相应的总体参数叫总体标准差，记 为σ。对于有限总体而言，σ的计算公式 为：
来粗略估计标准差。
第三节 变异系数
变异系数是衡量资料中各观测值变异 程度的另一个统计量 。
标 准差与平均数的比值称为 变异系数， 记为C·V。
变异系数可以消除单位 和 （或）平 均数不同对两个或多个资料变异程度比较 的影响。
变异系数的计算公式为：
CV S100% x
（3—15）
பைடு நூலகம்
注意，变异系数的大小，同时受平均数和 标准差两个统计量的影响，因而在利用变异系 数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标 准差也列出。
观测值的总偏离程度。
为了解决离均差有正 、有负，离均差之 和为零的问 题 ， 可先求 离 均 差的绝 对 值 并 将 各 离 均 差 绝对 值 之 和 除以 观 测 值 个 数 n 求 得 平 均 绝 对 离差，即 Σ| xx|/n。虽然平均绝对离差可以表示资 料中各观测值的变异程度 ，但由于平均绝对 离差包含绝对值符号 ，使用很不方便，在统 计学中未被采用。
SPSS统计分析—差异分析
独立两样本t检验
定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样 本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异 存在。这个检验的前提如下：
注意： 两样本必须是独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一
批样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整。 样本来自的总体要服从正态分布且变量为连续测量数据。 在进行独立两样本t检验之前，要通过F检验来看两样本的方差是否相等。
这样我们可采用一定的方法来比较组内变异和组间变异的大小如果后者远远大于前者则说明处理因素的影响确实存在如果两者相差无几则说明影响不存在这就是方差分析的基本思想
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的过程。 Means过程其实就是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均 数和标准差，如按性别计算各组的均数和标准差。
• 方差分析的类型
单因素方差分析
单因素方差分析是指只单独考虑一个因素A对指标X的影响。此时其他因素都不变 或者控制在一定的范围之内。考虑因素A有k个水平，在每次水平下做ni次试验。
在方差分析中，代表变异大小，并用来进行变异分解的指标是离均差平方和。 总的变异平方和记为SST，被分解为两项：第一项是各组的离均差平方和之和，代 表组内变异（即随机变量引起的变异），称为组内平方和SSW（Within Groups）； 第二项是按样本含量大小加权的各组均数与总均数的差值平方之和，代表组间变 异（由控制变量引起的变异），称为组间平方和或者处理平方和SSB（Between Groups）。
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。
二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。
例如，我们对男性和女性的身高进行比较。
我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。
这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。
数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。
三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。
确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。
2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。
3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。
点击“确定”。
4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。
同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。
四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。
通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。
如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。
反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。
2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。
均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。
t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。
统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)
选入需要描述的 变量，可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N 血清总胆固醇 Valid N (listwise) Minimum Maximum 101 2.70 7.22 101 Mean Std. Deviation 4.6995 .86162
5.1.1 对话框界面及 各部分选项说明 【Display frequency tables复选框】确定是 否在结果中输出频数 表。 【Statistics钮】单击 后弹出Statistics对话 框，用于定义需要计 算的其他描述统计量。
集中趋势指标
百分位数指标
计算百分数时选此项
离散趋势指标 分布指标
1
.002
.000
Hale Waihona Puke .006.002b
.000
.005
639 61.974 d 65.957 55.621 9.398
e
40 40
.014 .006
.016b .009b .011b .003
b
.008 .003 .004 .000
.025 .016 .018 .006 .001
b
1
.002
.000
.002
descriptive statistics菜单主要内容
(1)频数分布表分析(Frequencies)：其特色就是产生 频数表，对分类数据和定量资料都适用。 (2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述，适 用于服从正态分布的定量资料。 (3) Explore 过程：用于对数据分布状况不清楚时的 探索性分析，它会杂七杂八给出一大堆可能用到的 统计指标和统计图，让研究者参考。 (4)Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计 描述和一般的统计检验我们常用的X2 检验也在其中 完成 (5)Ratio过程；用于对两个连续性变量计算相对比指 标，它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指 标。
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test of statistical significance 又称test 又称test of hypothesis
第一节 假设检验的基本步骤
基本步骤:4 基本步骤:4 1,建立无效假设null hypothesis和确定检 ,建立无效假设null hypothesis和确定检 验水准
第六节 两种检验与两类错误 一,单侧检验与双侧检验 1,若检验目的在于检验两总体均数是否相 等,两者谁大谁小都有可能,只要t 等,两者谁大谁小都有可能,只要t的绝对 值大于0.05界值即认为均数差别有统计学意 值大于0.05界值即认为均数差别有统计学意 义,称双侧检验(two义,称双侧检验(two-tailed test)或双尾检验 test)或双尾检验 2,若已知一个均数不可能低于另一个均数, 检验时只需考虑一侧的临界值,称单侧 (one(one-tailed test)或单尾检验 test)或单尾检验 单,双侧检验时界值间的关系见面积示意 图,图5 ,图5 2(p49图,图5-1,图5-2(p49-50)
t值计算公式为:equal variance: the two-sample 值计算公式为:equal twot test
t= x1 x 2 S ( x1 x2 ) n1 + n 2 = S ( ) 差数的标准误 n1 n 2
2 c
S ( x1 x2 )
l11 + l 22 2 Sc = = n1 + n 2 2 [∑ x12 = (∑ x1 ) 2 n1
例题:P46例 5(合并方差combined/pooled 例题:P46例5-5(合并方差combined/pooled v)
二,关于非正态分布资料均数差别的检验 当资料的分布与正态分布略有偏倚时,对结果影 响不会太大,仍可用t 响不会太大,仍可用t检验 当资料与正态分布偏倚较大时处理方法: 1,n较大时,样本均数仍可近似正态,且S估计σ 较大时,样本均数仍可近似正态,且S估计σ 的误差较小(每组例数均大于100),用u 的误差较小(每组例数均大于100),用u检验
假设检验种类
非等效性检验nonequivalence 非等效性检验nonequivalence 优效性检验superiority 优效性检验superiority 等效性检验equivalence 等效性检验equivalence 非劣效性检验noninferiority 非劣效性检验noninferiority
一,同体比较(自身对照比较) 一,同体比较(自身对照比较)的t检验:见 P43例 ,计算差值d P43例5-2,计算差值d,并假设差值的总体 均数为0 均数为0 二,配对实验的t检验:见P44例 二,配对实验的t检验:见P44例5-3 三,同一批对象两次检验结果差值的t 三,同一批对象两次检验结果差值的t检验
– 如μ=μ0,又称检验假设hypothesis under test, 又称检验假设hypothesis 零假设,原假设,用H 零假设,原假设,用H0表示 –μ>μ0:称备择假设或对立假设alternative :称备择假设或对立假设alternative hypothesis.用 hypothesis.用H1或HA表示 –一般取α=0.05和0.01 一般取α=0.05和
第二节
样本均数和总体均数差别的统计 意义检验
inferences from means ( one sample/group u, t-test) t-
样本均数代表的未知总体均数μ 样本均数代表的未知总体均数μ和已知总 体均数μ 体均数μ0(一般为理论值,标准值或经过大 量观察所得的稳定值) 量观察所得的稳定值) 若已知总体标准差,可用统计量u 若已知总体标准差,可用统计量u,如果总 体标准差σ 体标准差σ未知,只有从样本中获得的标 准差s,那么应该用t 准差s,那么应该用t检验 P41例 P41例5-1:建立检验假设;选定和计算统 计量;查得临界值;确定P 计量;查得临界值;确定P值,判断结果.
5,P值的正确理解:P<或=0.05时,作出 值的正确理解:P<或=0.05时,作出 差别有统计意义的结论.理解:若无效假 设正确,从该总体抽样所得的样本,它们 能计算得这样的或比它更大的|t|值的可能性 能计算得这样的或比它更大的|t|值的可能性 小于或等于0.05.决不能把P <或=0.05理 小于或等于0.05.决不能把P <或=0.05理 解为两总体均数相同的可能性小于或等于 0.05. 0.05. 6,统计" 显著性"与医学/临床/生物学 显著性"与医学/临床/ " 显著性":统计" 显著性"对应于统计 结论;医学/临床/ 结论;医学/临床/生物学" 显著性"对应于 专业结论.统计结论与专业结论有机结合, 才能得出恰如其分,符合实际的最终结论. 如体重,血压值的差异检验
第三节 配对t检验paired t-test 配对t检验paired tfor dependent samples
医学科研中配对设计有:
– 同一批对象身体两个部位的数据 – 同一批对象实验(或处理)前后的配对数据 同一批对象实验(或处理) – 同一批样品用两种方法(两种仪器,两名化验员, 同一批样品用两种方法( 两种条件) 两种条件)检验的结果 – 配对试验的结果(两个同质受试对象分别接受两 配对试验的结果( 种不同的处理) 种不同的处理)
二,第一类错误与第二类错误 I型错误type I error:拒绝了实际上成立的H0, 型错误type error:拒绝了实际上成立的H 这类" 弃真"的错误称I型错误,其概率大 弃真"的错误称I 小用α表示,α 小用α表示,α可取单尾亦可取双尾.取 0.05时,表示当无效假设正确时,在100次 0.05时,表示当无效假设正确时,在100次 抽样中可以有5次推断是错误的.false 抽样中可以有5次推断是错误的.false positive error II型错误:"接受"〔不拒绝〕了实际不 II型错误:"接受"〔不拒绝〕 成立的H ,这类"取伪"的错误,称type 成立的H0 ,这类"取伪"的错误,称type II error.其概率大小用β表示,β只取 error.其概率大小用β表示,β 单尾,其值的大小在进行检验时一般并不 知道.false 知道.false negative error
Type I error
0
0
1 Type II error
两类错误示意图见P51图 两类错误示意图见P51图5-3 1- β称为检验效能power of a test,过去 称为检验效能power test,过去 曾称为把握度.它的意义是当两总体确有 差异,按规定检验水准α 差异,按规定检验水准α所能发现该差异 的能力.只取单尾, 1- β=0.90,意味着 =0.90,意味着 两总体确有差别,理论上在100次检验中, 两总体确有差别,理论上在100次检验中, 平均有90次能够得出有统计学意义的结论. 平均有90次能够得出有统计学意义的结论. α 愈小,β愈大,反之亦然.若要同时减 愈小,β 小I和II型错误,只有增加样本含量n. II型错误,只有增加样本含量n 注:拒绝H 只能犯I型错误,不可能犯II型 注:拒绝H0只能犯I型错误,不可能犯II型 错误;"接受" 不拒绝〕 ,只可能犯II 错误;"接受"〔不拒绝〕H0,只可能犯II 型错误. 型错误.
u=
x1 x 2 S +S
2 x1 2 x2
2,当n较小时,进行数据较换,近拟正态 ,当n 后再作检验.是否符合正态分布应作正态 性检验 3,用非参数统计方法
第五节 方差不齐时两样本均数 差别的t'检验 差别的t'检验
总体方差不等时unequal 总体方差不等时unequal variance situation 正态分布由位置参数μ和变异度参数σ 正态分布由位置参数μ和变异度参数σ两者所决定, t检验需方差齐性.可用F检验来判断 检验需方差齐性.可用F
2,选定检验方法,计算检验统计量
3,确定统计意义的水平和检验用临界值
– level of significance:指无效假设是对的而被 significance:指无效假设是对的而被 拒绝的可能性,即第I类错误,用α 拒绝的可能性,即第I类错误,用α表示,常取 值0.05,0.01:significant at the 5% level 0.05,0.01: –查表获得界值
S12 (较大) F= 2 S 2 (较小)
ν 1 = n1 1,ν 2 = n2 1
P48例 P48例5-6 求得F值后查附表6 求得F值后查附表6-1 P550
1,近似t检验separate variance estimation t-test: ,近似t检验separate tt'-test(原版教材称统计量d).有三种方法,前两 t'-test(原版教材称统计量d).有三种方法,前两 种常用 ①Cochran & Cox 法(1950) 教科书中介绍的方法:对临界值进行校正
x1 x2 t' = ν 1 = n1 1, ν 2 = n2 1 S '( x1 x2 ) S '( x1 x2 ) = S + S
2 x1 ' tα = 2 x2
=
S S + n1 n2
2 1
2 2
2 S x1 .tα ,ν 1 + S x22 .tα ,ν 2 2 S x1 + S x22
三,假设检验应注意的问题 1,要有严密的研究设计 2,不同变量或资料应选用不同的检验方法 3,正确理解" 显著性" 一词的含义:差 别有统计学意义,亦称差别有" 显著性", 不能理解为差异大.假设检验的结果并不 指差异的大小,只能反映两者是否相同, 差异的大小只能根据专业知识予以确定. 4,作结论不能绝对化:因统计结论具有概 率性质,不宜用" 肯定"," 一定", " 必定'"等词.报告中最好列出统计量 的值和P 的值和P值确切范围.以便读者与同类研究 进行比较