spss 统计知识 假设检验的基本概念
参数估计与假设检验SPSS
3
区别
参数估计更侧重于总体参数的估计和推断，而假 设检验更侧重于对总体参数的假设进行验证和决 策。
02
SPSS软件介绍
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，能够满足各种数据分析和科学研究的需求。
易用性
SPSS的用户界面友好，操作简单，使得用户可以快速上手，减少了 学习成本。
参数估计与假设检验的应用场景与注 意事项
参数估计与假设检验的应用场景
社会科学研究 在社会科学研究中，参数估计与 假设检验是常用的统计方法，用 于检验理论模型和假设，评估变 量之间的关系。
心理学研究 在心理学研究中，参数估计与假 设检验用于研究人类行为、认知 和情感等方面的规律和特点。
医学研究 在医学研究中，参数估计与假设 检验常用于临床试验和流行病学 研究中，以评估治疗效果、疾病 发病率和风险因素等。
04
05
根据输出结果判断假设是否 成立。
假设检验的实例分析
以一个实际研究问题为例，如比较两组人群的平均身高是否存在显著差异。
在SPSS中实现该实例分析，包括数据导入、选择统计方法、设置参数、运 行统计方法和结果解读等步骤。
根据SPSS的输出结果，判断提出的假设是否成立，并解释结果的实际意义。
05
数据处理技术，提高分析效率和准确性。
多变量分析方法
03
多变量分析方法的发展将促进参数估计与假设检验的进一步应
用，能够更全面地揭示变量之间的关系。
THANKS
感谢观看
使用SPSS进行参数估计，例如使用逻辑回归分 析来估计吸烟与肺癌之间的关系。
04
假设检验在SPSS中的实现
假设检验的基本原理spss课件知识介绍
SPSS中各类假设检验的函数介绍
Student's t-test
Understand how to use the t-test function in SPSS for comparing two means.
Chi-Square Test
Learn how to perform a chi-square test in SPSS for analyzing categorical data.
假设检验的结果与解读
1
Statistical Significance
Understand how to interpret the
Effect Size
2
p-value and determine the statistical significance of your
Learn about effect size measures
ANOVA
Explore the ANOVA function in SPSS for comparing means across more than two groups.
Correlation Analysis
Discover the correlation analysis function in SPSS for examining relationships between variables.
hypothesis testing.
testing methods
commonly used in
statistical analysis.
S PS S 软件中假设检验的操作步骤
1
数据导入
Learn how to import data into SPSS for hypothesis testing.
SPSS-5-假设检验与推断统计
二、SPSS的实现
3、正态性检验
许多统计过程，如方差分析，要求各组样本数据来自是有相同方差 的正态总体。因此，在选定统计假设之前，我们需要检验假设：各组数 据有相同方差，或者，所有样本来自正态总体。 由于正态分布对于统计推断非常重要，因此，我们经常想考察“我 们的数据来自一个正态分布”这样一个假设。
原假设 H0：各分组数据的方差是相等的（或齐性的）； 研究假设 H1：各分组数据的方差是不等的（或非齐性的） 。 SPSS实现：
Analyze → Descriptive Statistics → Explore →Plots… → Untransformed
4、方差齐性检验（Levene检验）
案例分析：检验2000级学生课堂调查数据.sav中男女生“身高”数据的离散程度
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（1）根据实际问题的需要提出假设,包括： 原假设： H0 研究假设：H1 原假设被否定时，即接受研究假设。
例：某高校的英语四级平均成绩是67.5分，改进教学 方法后，学生的英语四级成绩是否有显著变化？是 否有显著提高？是否有显著下降？ 是否有显著变化？ H : 1000
0
H1 :
1000
是否有显著提高？ 是否有显著下降？
H0 : H1 : H0 : H1 :
1000 1000 1000 1000
一、相关的概念
3、假设检验（Hypothesis Test）
（2）选择适当统计量及其分布
假设检验，基本上是根据抽样分布的原理。根 据H0假设来确定一个抽样分布，由此抽样分布来计 算各种情况出现的概率，如果实际样本出现的事件 属于小概率事件，然而小概率事件在一次抽样中就 出现了，这时我们就要怀疑所作的H0假设了，即： 否定H0，接受H1。
假设检验的定义和步骤
假设检验的定义和步骤
假设检验是统计学中一种常用的推断方法，用于判断样本数据
是否支持对总体参数的某个假设。
通过对样本数据进行分析，假设
检验可以帮助我们判断我们所做的假设是否合理，并据此对总体参
数进行推断。
假设检验的步骤通常包括以下几个步骤：
1. 提出假设，首先，我们需要明确提出一个关于总体参数的假设，通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）两种。
2. 选择检验统计量，根据所提出的假设，选择适当的检验统计量，该统计量应能够在原假设成立时具有已知的概率分布。
3. 确定显著性水平，确定显著性水平（α），即拒绝原假设的
概率阈值。
通常选择0.05作为显著性水平。
4. 计算统计量的值，利用样本数据计算出所选检验统计量的值。
5. 做出决策，根据检验统计量的值和显著性水平，做出决策，
即是拒绝原假设还是不拒绝原假设。
6. 得出结论，根据做出的决策，得出对原假设的结论，判断样本数据是否支持原假设。
总的来说，假设检验是一种通过对样本数据进行统计分析，以判断对总体参数的假设是否成立的方法。
通过严格的步骤和逻辑推理，假设检验可以帮助我们做出合理的推断和决策。
SPSS-分类变量的假设检验
例4 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐
b+c <25,则给 出精确概率 法！
例5 用两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名，甲法 检出率为60％，乙法检出率为50％，两法一致的检出 率为35％，问两法检出率是否有差异？
例5 方法二 （SPSS菜单：Nonparametric Tests）推荐
上已经有行×列表的精确概率法）。
结果解释
当P0.05，拒绝H0时，总的说来各组有差别，但并不意味 着任何两组都有差别：可能是任何两者间都有差别，也可能 其中某两者间有差别，而其它组间无差别。目前尚无公认的 进一步两两比较的方法（可考虑采用Logistic回归）。
SPSS软件操作过程
例6 某省从3个水中氟含量不同的地区随机抽取10～12 岁儿童，进行第一恒齿患病率的调查（见数据文件 p231.sav），问3个地区儿童第一恒齿患病率是否不同？
（一）完全随机设计的两样本率比较
假设检验的目的 推断两个总体率是否相等
例1 某中药在改变剂型前曾在临床观察152例，治愈129例， 未治愈23例。改变剂型后又在临床观察130例，治愈101 例，未治愈29例。能否得出新剂型疗效与旧剂型不同的 结论？
H0：1=2 H1：12
＝0.05
（四）等级资料的比较
（数学公式请参见有关SPSS说明书）
2.双向有序等级资料的比较
Kappa检验 Kappa系数是医学中常用的一致性指标，取值在0~1之间。
目的:先根据Kappa检验判断一致性有无统计学意义，若 P<0.05,说明行变量与列变量存在一致性，然后根据Kappa 系数的大小来反映一致性的好坏。Kappa值越大，一致性 越好。
spss整理笔记
1、 spss的三种输出结: 表格格式格式文本格式标准图与交互图果2、变量名的定义与保留字不同，同时变量名不能一数字开头。
变量名不能与spss保留字相同， spss的保留字有ALL 、 END 、 BY 、EQ 、 GE 、 GT 、LE 、 LT 、 NE 、NOT 、 OR 、TO 、WITH 。
3、字符型：字符型数据的默认显示宽度为8 个字符位，系统不区分变量名中的大小写字母，并且不能进行数学运算。
注意：在输入数据时不应输入引号，否则双引号将会作为字符型数据的一部分。
4、（1）定类尺度（Nominal Measurement）：定类尺度是对事物的类别或属性的一种测度，按照事物的某种属性对其进行分类或分组。
离散型特点：其值仅代表了事物的类别和属性，即能测度类别差异，不能比较各类之间的大小，所以各类之间没有顺序和等级。
对定类尺度的变量只能计算频数和频率。
在spss中，能适用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型变量。
使用定类变量对事物进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥原则。
（2）定序尺度（ Ordinal Measurement ）：定序尺度是对事物之间的等级或顺序差别的一种测度，可比较优劣或排序。
离散型特点：由于定序变量只能侧度类别之间的顺序，无法测出类别之间的准确差值，即测量数值不代表绝对的数量大小，所以其测量结果只能排序，不能进行运算。
（3）定矩尺度（ Interval Measurement ）：定矩尺度是对事物类别或次序之间间距的测度。
特点：不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可能准确指出类别之间的差距是多少；定矩变量通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值，所以计量结果可以进行加减运算。
（4）定比尺度（ Scale Measurement ）：定比尺度是能够测算两个测度值之间比值的一种计量尺度，它的测量结果同定距变量一样表现为数值。
特点：定比变量是测量尺度的最高水平，它除了具有其他三种测量尺度的全部特点外，还具有可计算两个测度之间比值的特点，因此它可以进行加、减、乘、除运算，而定矩变量值可进行加减运算。
Spss统计软件操作2-t检验
标准株（11人） 100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 水生株（9人） 100 100 100 200 200 200 200
Analyze—Compare Means—Independent-Samples T Test
Thanks
计量资料的统计推断
目的要求
掌握：假设检验的基本步骤、均数假设检验的
常见类型及公式计算
学会：使用SPSS操作及对输出结果做恰当解释
假设检验的基本步骤
1.建立检验假设，确定检验水准
H0：（无效假设） µ =µ 0；μ1=μ2 H1：（备择假设） µ >µ 0或μ<μ0 （ µ≠µ0 ） μ1>μ2 或μ1<μ2 （μ1≠μ2）
检验水准 α=0.05 单、双侧检验的选择： （1）根据专业知识
事先不知道会出现什么结果 事先知道只能出现某种结果 双侧 单侧
（2）问题的提法
*通常用双侧(除非有充足的理由选用单侧之外, 一般选用 保守的双侧较稳妥)
2.选定检验方法或计算统计量
根据研究设计的类型、资料类型及分析目的
选用适当的检验方法。如样本均数与总体均数的
比较、配对资料的比较、成组设计两个样本均数
的比较等。
3.确定P值，做出统计推断
P值的含义：P值是在H0成立的条件下推断出的现 有统计量(第2步中计算出的统计量)的概率或更 极端的概率（尾部概率） 确定P值大小的方法：用公式求出的t值与 查表查出的t0.05, 比较
P
P=0.05 t
t0.05,ν
4.做出推断结论
（推断的结论＝统计结论＋专业结论）
P＞0.05，按α=0.05检验水准，不拒绝H0，差异无统 计学意义，还不能认为……不同或不等。 P<0.05 ，按α=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1设检验的注意问题
spss 假设检验
H0: µ = 0⋅ 081mm
___
H1: µ ≠ 0⋅ 081mm
Z=
x − µ0 n
σ
=
0.076 − 0.081 0.025 200
= −2.83
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
1−α = 0.95
α = 0.025 2
− 2.83
−1.96
0
1.96
方差已知的均值检验
某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定，灯泡的使用寿命平均不能低于1000小时。 已知灯泡使用寿命服从正态分布，标准差为20小时。在总体中随机抽取了100个灯泡，得其均值为 960小时，批发商是否应该购进这批灯泡。
H0: µ ≤ 40000km
___
H1: µ f 40000km
t=
x − µ0 41000 − 40000 = ≈ 2.91 s n 5000 120
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
0
t0.05(119) ≈1.658
2.91
一个正态总体的参数检验
一个正态总体均值检验的统计量与拒绝域列表 总体 方差 检 验 统计量
H0: µ ≤1200
H1: µ f1200
接受域
拒绝域
1−α = 0.95
α = 0.05
Z0.05
0
右侧检验
假设检验中的P值
拒绝域
接受域
拒绝域
α = 0.025 2
α = 0.025 2
− Zα = −1.96
2
P = 0.015
0
Zα =1.96 Z = 2.17
2
SPSS中的相关分析及假设检验
SPSS中的相关分析及假设检验相关分析和假设检验是统计学中常用的方法。
在SPSS中，相关分析可以用来探究两个或多个变量之间的关系。
而假设检验可以用来验证研究者对一个或多个总体参数的假设。
相关分析是用来确定两个或多个变量之间的关系的统计方法。
SPSS 中可以通过选择菜单中的“相关”选项来进行相关分析。
在弹出的对话框中，用户可以选择要进行相关分析的变量，以及选择所需的统计指标。
最常用的统计指标是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），可以用来度量两个连续变量之间的线性关系。
除了皮尔逊相关系数外，还可以选择斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），用于度量两个有序变量之间的关联。
在进行相关分析时，我们还需要对相关系数进行显著性检验，以确定相关系数是否显著不为零。
SPSS会自动计算相关系数的显著性水平（p-value）。
p-value小于我们预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为相关系数显著不为零。
接下来，我们将介绍SPSS中常用假设检验的方法。
假设检验用于验证研究者对一个或多个总体参数的假设。
常用的假设检验方法包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析等。
单样本t检验用于检验一个总体均值是否等于一个给定的值。
SPSS 中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“单样本t检验”进行单样本t检验。
在弹出的对话框中，用户需要输入要进行检验的变量和给定的均值。
SPSS会给出t值、自由度和p值等统计结果。
如果p值小于我们设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为总体均值与给定值存在显著差异。
独立样本t检验用于检验两个独立样本的均值是否相等。
SPSS中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“独立样本t检验”进行独立样本t检验。
在弹出的对话框中，用户需要输入两个独立样本的变量。
spss假设检验
独立样本的T检验 2.2 独立样本的 检验
独立样本的T检验目的是推断两个独立总体的均值是否 独立样本的T检验目的是推断两个独立总体的均值是否 两个独立总体 存在显著差异。 存在显著差异。 例2-2: 科技文教人员与公司职员的平均假日支出是否存在显著差异？ 科技文教人员与公司职员的平均假日支出是否存在显著差异？ 两个独立总体:科技文教人员与公司职员 两个独立总体: 均值:平均假日支出 均值: H 0 : 科技文教人员与公司职员的平均假日支出无显著差异； 科技文教人员与公司职员的平均假日支出无显著差异 无显著差异； 有显著差异。 科技文教人员与公司职员的平均假日支出有显著差异 H1 : 科技文教人员与公司职员的平均假日支出有显著差异。
接受零假设只是表明在给定的显著性水平下， 接受零假设只是表明在给定的显著性水平下， 样本数据不足以拒绝它，并不意味着它肯定是正确的； 样本数据不足以拒绝它，并不意味着它肯定是正确的； 同理，拒绝零假设也只是表明在给定的显著性水平下， 同理，拒绝零假设也只是表明在给定的显著性水平下， 样本数据不足以接受它，并不意味着它肯定是错误的。 样本数据不足以接受它，并不意味着它肯定是错误的。
H 0 : µ = 500
H 1 : µ ≠ 500
其重量的平均值为 X ≈ 505.3,
标准差为 S ≈ 2.9
Sig.<0.05时，拒绝零假设，即认为“有显著差异”。 Sig.<0.05时 拒绝零假设，即认为“有显著差异” Sig.=0.001<0.05, 拒绝零假设，即认为该包装不合格 拒绝零假设，
表2-1 接受教育的平均年限的T检验结果（一） 接受教育的平均年限的T检验结果（
Test Value = 16 95% Confidence Interval of the Difference Lower -2.00 Upper -.28
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四 规定显著性水平(significant level)
显著性水平 ▪ 1.是一个概率值 ▪ 2.
➢被称为抽样分布的拒绝域
▪ 3.表示为 (alpha)
➢常用的 值有0.01, 0.05, 0.10
▪ 4.由研究者事先确定
五 作出统计决策
1. 计算检验的统计量
2. 根据给定的显著性水平，查表得出相应
3. 总是有等号 , 或
4. 表示为 H0
➢ H0： 某一数值 ➢ 指定为 = 号，即 或
➢ 例如, H0： 3190（克）
（二 ）备择假设 (alternative hypothesis)
1. 与原假设对立的假设，也称“研究假设”
2. 研究者想收集证据予以支持的假设总是有 不等号: , 或
▪ 如果 p <
,则拒绝H 0 ,接受H1
▪
2
（ 此检验结果是显著的）
▪ 如果 p >
,则接受H 0
▪
2 （ 此检验结果是不显著的
双侧检验的显著性水平与拒绝域
抽样分布
拒绝域 /2
1 -
置信水平 拒绝域 /2
临界值
H0值
样本统计量 临界值
双侧检验
抽样分布
拒绝域
/2
1 -
置信水平 拒绝域 /2
临界值
。 ▪ 资料获取的方法和资料本身的可靠性都是
十分重要的，资料必须通过随机抽样。
3 假设检验的基本思想
这个值不像我 们应该得到的 样本均值 ...
抽样分布
... 因此我们拒 绝假设 = 50
... 如果这是总 体的真实均值
20
= 50
H0
样本均值
5 假设检验的过程
总体
☺☺ ☺
☺☺ ☺☺ ☺☺
提出假设
3. 表示为 H1 ➢ H1： <某一数值，或 某一数值 ➢ 例如, H1： < 3910(克)，或 3910(克 )
三 确定适当的检验统计量
▪ 什么检验统计量？ 1. 用于假设检验决策的统计量 2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑
➢ 是大样本还是小样本 ➢ 总体方差已知还是未知
3 检验统计量的基本形式为 Z X 0 n
▪1 统计假设：与抽样手段联系在一起，并且依 靠抽样数据进行验证的假设，就叫做统计假设 。即，从研究总体假设出发，而后抽取样本来 检验假设或给予肯定或否定。 ▪统计学中，假设就是对总体参数的数值所作 的一种陈述。
2 统计假设的特点
▪ 假设的内容都是数量化了的内容。 ▪ 验证的依据都是样分布
拒绝域 /2
1 -
置信水平 拒绝域 /2
临界值
H0值 临界值
样本统计量
双侧检验
抽样分布
拒绝域 /2
1 -
置信水平 拒绝域 /2
临界值
H0值 临界值
单侧检验的显著性水平与拒绝域
抽样分布
拒绝域
置信水平 1 -
临界值
H0值
样本统计量
左侧检验
抽样分布
拒绝域
置信水平 1 -
假设检验的基本概念
第一节 统计假设
假设检验在统计方法中的地位 ▪ 统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
例
▪ 根据某报摊的上报，每天平均营业额为55 元，经过6天的抽查，其营业额为： 59.2;68.3;57.8;63.7;57.3
问:原报摊贩上报的数字是否是可信的?
一 统计假设 (hypothesis)
的临界值z或z/2， t（N1）或t/2（N1）
3. 将检验统计量的值与 水平的临界值进
行比较 4. 得出拒绝或不拒绝原假设的结论
双侧检验与单侧检验
(假设的形式)
假设
H0 H1
研究的问题 双侧检验 左侧检验 右侧检验
= 0
0
0
≠0
< 0
> 0
▪ 双边检验的假设形式如下:
▪ H 0 :μ=μ
▪ H 1 :μ≠μ
我认为人口的平 均年龄是50岁
抽取随机样本
☺X均=值20☺
作出决策 拒绝假设! 别无选择.
根据以往多年的统计表明， 英语
的平均成绩为90分，随机抽取100个学 生，其平均成绩为80分，问今年学生 的英语成绩是否下降？
所所 包有 含统 的计 步检 骤验
(1)建立假设
(2)求抽样分布
(3)选择显著性 水平和否定域
临界值
H0值
样本统计量
观察到的样本统计量Z
左侧检验
抽样分布
拒绝域
置信水平 1 -
临界值
H0值
样本统计量
右侧检验的显著性水平与拒绝域
抽样分布
置信水平
1 -
拒绝域
H0值 观察到的样本统计量
临界值
样本统计量
右侧检验
(显著性水平与拒绝域)
抽样分布
置信水平
拒绝域
1 -
H0值 临界值
样本统计量
(4)计算检验统计量 (5)判定
假设检验的步骤
▪ 提出假设 ▪ 确定适当的检验
统计量
▪ 规定显著性水平 ▪ 计算检验统计量
的值
▪ 作出统计决策
二 提出原假设和备择假设
（一） 原假设 (null hypothesis)
1. 待检验的假设，又称“零假设”
为什么叫0 假设?
2. 研究者想收集证据予以反对的假设