SPSS均值比较与检验
实验五 均值比较与T检验
实验五均值比较与T检验⏹均值（Means）过程对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。
⏹单样本T检验（One-Samples T Test）过程进行样本均值与已知总体均值的比较。
⏹独立样本T检验（Independent-Samples T Test）过程进行两独立样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。
⏹配对样本（Paired-Samples T Test）过程进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。
⏹单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行两组及多组样本均值的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较，详情请参见单因素方差分析。
预备知识：假设检验的步骤：⏹第一步，根据问题要求提出原假设（Null hypothesis）和备选假设（Alternative hypothesis）；⏹第二步，确定适当的检验统计量及相应的抽样分布；⏹第三步，计算检验统计量观测值的发生概率；⏹第四步，给定显著性水平并作出统计决策。
第二步和第三步由SPSS自动完成。
假设检验中的P值⏹P值（P-value）是指在原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率，即样本统计量落在观察值以外的概率。
⏹根据“小概率原理”，如果P值非常小，就有理由拒绝原假设，且P值越小，拒绝的理由就越充分。
⏹实际应用中，多数统计软件直接给出P值，其检验判断规则如下（双侧检验）：⏹若P值<a，则拒绝原假设；⏹若P值≥ a ，则不能拒绝原假设。
均值比较中原假设H0：μ=μ0（即某一特定值）（适用于单样本情形）或 H0：μ1=μ2。
（适用于两独立样本情形）一、Means（均值）过程选择：分析Analyze==>均值比较Compare Means ==>均值means;1、基本功能分组计算、比较指定变量的描述统计量，还可以给出方差分析表和线性检验结果表。
优点各组的描述指标被放在一起便于相互比较，如果需要还可以直接输出比较结果，无须再次调用其他过程。
均值与T检验
假设检验的SPSS操作
均值比较和T检验
4.1
Means过程 Means过程 单一样本T检验 单一样本T 两独立样本T 两独立样本T检验 两配对样本T 两配对样本T检验
• 两配对样本T检验的前提要求如下。 两配对样本T检验的前提要求如下。 • 两个样本应是配对的。在应用领域中， 两个样本应是配对的。在应用领域中， 主要的配对资料包括：具有年龄、性别、 主要的配对资料包括：具有年龄、性别、 体重、病况等非处理因素相同或相似者。 体重、病况等非处理因素相同或相似者。 首先两个样本的观察数目相同， 首先两个样本的观察数目相同，其次两样 本的观察值顺序不能随意改变。 本的观察值顺序不能随意改变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 研究问题 • 计算减肥前后是否有显著变化。数据为 计算减肥前后是否有பைடு நூலகம்著变化。 减肥茶检验_两配对样本t检验” “减肥茶检验_两配对样本t检验” • 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学 研究一个班同学在参加了暑期数学、 培训班后，学习成绩是否有显著变化。 培训班后，学习成绩是否有显著变化。
小 结
• 两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值 两配对样本T检验的零假设H 之间不存在显著差异。 之间不存在显著差异。 • 首先求出每对观察值的差值， 首先求出每对观察值的差值，得到差 值序列；然后对差值求均值； 值序列；然后对差值求均值；最后检验差 值序列的均值， 值序列的均值，即平均差是否与零有显著 差异。如果平均差和零有显著差异， 差异。如果平均差和零有显著差异，则认 为两总体均值间存在显著差异；否则， 为两总体均值间存在显著差异；否则，认 为两总体均值间不存在显著差异。 为两总体均值间不存在显著差异。
6第六章 比较平均值
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节
平均值分析 单样本T检验及效应量计算分析 独立样本T检验及效应量计算分析 摘要独立样本T检验及效应量计算分析 成对样本T检验及效应量计算分析 均值比较分析报告的参考样例
第四节 摘要独立样本T检验及效应量计算分析
摘要独立样本T检验是针对原始测量数据未知或丢 失，而只知道两个比较组别的样本数量、平均值 、标准差的情况下而进行的一种均值比较t检验。
第5 步：在主对话框中点击【确定】按钮。SPSS 在输出窗口输出结果。 第6 步：结果分析。
第一个表：组统计量
第二个表：独立样本T检验
（ 1）莱文方差等同性检验（Levene’s方差齐性检验）的F值为0.077， 所对应的显著性概率为0.782>0.05，接受原假设，结论：两个组别方差齐性 。因此，在本例中，选择第一行的 t 检验的结果。 （ 2） t值是4.555，对应的显著性概率0.000，小于0.05，拒绝原假设。 得出结论：男女组别的推理能力测验分数有显著差异。
SPSS 23.0 统计分析
——在心理学与教育学中的应用
2016-9-7
第六章 比较平均值
全书目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章
SPSS 23.0 简介与基本操作 数据编辑与整理 数据转换 描述统计分析 交叉表分析 比较平均值 方差分析 相关分析 回归分析
第二个表：单样本检验
t值为 -2.574，因为样本的平均值为95.53，小于总体均值100（检验值） ，因此为负值。t对应的显著性概率为0.014<0.05，拒绝原假设。结论：该 学校学生智力分数与总体水平有差异，而且是低于总体水平。 这里进一步报告假设检验的效应量、统计检验力。
第六章 spss非参数检验
5.1
非参数检验介绍
5.2
单样本非参数检验
+ 均值比较和T检验
+ 均值比较和T检验
均值比较：
按照分组变量计算因变量的描述统计量，例如均值、方差、 标准差等，并将结果并列显示出来，提供比较分析
单样本T检验：
用于进行样本均值与已知总体均值的比较，检验样本是否来 自已知均值的总体。（检验样本总体均值是否为某个值）
水平，则不能拒绝零假设H0，认为变量 值的出现是随机的。
+ 在SPSS单样本变量值的随机性检验中， SPSS将利用游程构造Z统计量，并依据正 态分布表给出对应的相伴概率值。如果相
伴概率小于或等于用户的显著性水平α， 则应拒绝零假设H0，认为样本值的出现 不是随机的；如果相伴概率值大于显著性
水平，则不能拒绝零假设H0，认为变量 值的出现是随机的。
+ 其零假设H0为样本来自的总体与指定的理 论分布无显著差异。
+ 打开
儿童身高体重检验.sav
+ 作业 + 检验独生子女比例是否符合0.75
+ 采用K—S检验分析减肥前后体重是否符合正 态分布，并做出直方图与P-P图进行对比
独立样本T检验：
用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体
两配对样本T检验：
是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著 性差异进行推断。
5.1
非参数检验介绍
+ 前面已经讨论的许多统计分析方法对总体 有特殊的要求，如T检验要求总体符合正 态分布，等等。这些方法常用来估计或检 验总体参数，统称为参数检验。
+ 单样本变量值的随机性检验通过游程（ Run）数来实现。所谓游程是样本序列中 连续出现的变量值的次数。
SPSS统计分析—差异分析
1判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同
如果F值检验不显著Sig 的值大于05;表示两个组别群体变异数相等，此 时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著 如果“F值”检验显著（Sig的值小于05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
2输出的结果文件中第2个表格如下所示
3输出的结果文件中第3个表格如下所示
4输出的结果文件中第4个表格如下所示
5输出结果的最后部分是各组观察变量均 值的折线图;如图56所示
事后比较方法的选择
• LSD法实际上是t检验的变形;只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本 信息，而不仅仅是所比较两组的信息 因此它敏感度是最高，在比较时仍然存 在放大α水准一类错误问题，但换言之就是总的二类错误非常的小，要是 LSD都没有检验出差别，那恐怕真的没有差别。
究者较为有利 但是，采用单尾检验必须提出支持证据，除非理论文献支持单侧的
概念，或是变量间的关系具有明确的线索显示必需使用单侧检验，否则需采用双侧
检验来检验平均数的特性。
邱 P169
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：
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的 在应用领域中;主要的配对资料包括： 具有年龄 性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两 个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 原理 1 配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t
SPSS数据统计与分析标准教程差异性均值分析
“ H0 为 x x0 ，而 H1 为 x x0 ，该情形中的备选假设的总均值大于确定的 x0 ，拒 绝原假设的拒绝域应安排在左侧，使用单侧检验中的右侧检验。
4.2 均值比较
均值过程是计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计， 通过均值还可以获得单因素方差分析、eta 和线性相关检验。另外均值可以对数据进行分 组，并将各组的统计检验变量放在一起进行直接比较。 均值比较过程中的因变量为定量变量，自变量为分类变量，其分类变量的值可以为 iwei 数值，也可以为字符串。另外，一些可选的子组统计量是基于正态理论的，适用于 具有对称分布的定量变量。而稳健统计量（如中位数）则适用于可能符合或可能不符合 正态假设的定量变量。
4
章 差异性均值分析
4.1.2
两种类型的错误
假设检验是通过比较检验量的样本数量来做出统计决策的，一般情况下根据分析统 计量会出现正确的判断、弃真错误、取伪错误等决策类型，其具体情况如表 4-1 所示。
表 4-1
统计决策表 类型 接受原假设（H0） 正确的判断 取伪错误（β） 拒绝原假设（H0） 弃真错误（α） 正确的判断
4.1 假设检验概述
假设检验为显著性检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异造成原因的一 种统计推断方法，也是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。在 本小节中，主要介绍假设检验的基本原理、两种类型的错误、单侧与双侧检验等假设检 验基础内容。
4.1.1
假设检验基本原理
第
假设检验首先需要提出一个假设，然后通过检验样本统计量的差异来推断总体参数 之间是否存在差异。假设检验是以最小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判 断。而最小概率是指一个发生概率接近 0 的事件，是一种不可能出现的事件。 在统计学内，假设检验被划分为原假设与备选假设。在检验之前需要先确定原假设 与备选假设。其中： “ 原假设 原假设又称为零假设，通常用 H0 表示。 “ 备选假设 备选假设是与原假设对立的一种假设，通常用 H1 表示。备选假设是 在原假设被否认时可能成立的另外一种结论。在实际分析中，一般情况是需要将 期望出现的结论作为备选假设。 确定原假设与备选假设之后，还需要一个统计量来决定接受/拒绝原假设或备选假 设。其后，需要利用统计的分布及显著水平来确定检验统计量的杜绝域。在给定的显著 水平 α 下，检验统计量的可能取值范围被分为小概率与大概率区域。其中： “ 小概率区域 小概率区域是原假设的拒绝区域，其概率不超过显著水平 α 的 区域。 “ 大概率区域 大概率区域是原假设的接受区域，其概述为 1–α 的区域。 当样本统计量位于拒绝域内，则拒绝原假设而接受备选假设；当样本统计量位于接 受区域内，则接受原假设。
SPSS数据的参数检验和方差分析
SPSS数据的参数检验和方差分析SPSS软件是一种用于统计和数据分析的工具，它可以进行各种参数检验和方差分析。
本文将重点介绍SPSS中的参数检验和方差分析，并提供一些建议和注意事项。
参数检验是一种统计方法，用于确定一个或多个总体参数的真实值。
在SPSS中，可以使用各种统计方法进行参数检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
t检验是用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。
在SPSS中，可以通过选择“分析”->“比较均值”->“独立样本t检验”或“相关样本t检验”来执行t检验。
在进行t检验之前，需要确保数据符合正态分布和方差齐性的假设。
可以使用SPSS中的正态性检验和方差齐性检验来验证这些假设。
方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的方法。
在SPSS中，可以通过选择“分析”->“方差”->“单因素方差分析”或“多因素方差分析”来执行方差分析。
在进行方差分析之前，同样需要检验正态性和方差齐性的假设。
在进行参数检验和方差分析时，还需确认是否使用方差分析的正确方法。
例如，如果有多个自变量，可能需要使用混合设计方差分析或多重方差分析等方法。
SPSS提供了多种不同的方差分析方法，可以根据具体研究设计选择适当的方法。
进行参数检验和方差分析时，还需要注意一些统计概念和报告结果的规范。
例如，结果中应包括样本均值、标准差、置信区间、显著性水平等信息。
此外，还应使用适当的图表和图形来展示数据和结果，以帮助读者更好地理解研究结果。
除了参数检验和方差分析，SPSS还可以进行其他类型的统计分析，例如相关分析、回归分析、因子分析等。
这些分析方法可以用来探索和描述数据之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系。
在使用SPSS进行数据分析时，还需注意数据的质量和准确性。
确保数据输入正确、完整，处理缺失值和异常值等。
此外，也需要根据研究目的和问题选择合适的统计方法，并理解相关假设和前提条件。
总之，SPSS是一种功能强大的统计和数据分析工具，在参数检验和方差分析方面提供了丰富的方法和功能。
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检验在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验统计学中的t检验是一种经典的假设检验方法，广泛应用于研究中两个独立样本的均值是否存在显著差异。
而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款能够进行统计数据分析的专业软件，它提供了方便快捷进行t检验的功能。
本文将详细介绍在SPSS中如何通过均数和标准差进行两独立样本t检验。
首先，我们需要准备两组独立的样本数据。
假设我们正在研究两种不同疗法对患者疼痛程度的影响，我们随机选择了100名患者，将他们分为两组，分别接受疗法A和疗法B，然后记录他们的疼痛程度数据。
接下来，我们打开SPSS软件，并导入我们准备好的数据。
在菜单栏中选择“文件（File）”，然后选择“导入（Import）”，再选择“数据（Data）”。
然后我们选择我们的数据文件，并点击“打开（Open）”按钮，我们的数据将会被导入到SPSS中。
在导入数据后，我们需要检查数据的质量和健康程度。
我们可以使用SPSS的描述性统计功能，来获取样本的均值和标准差。
首先，选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”，再选择“统计（Statistics）”。
在弹出的对话框中勾选“平均值（Mean）”和“标准差（Standard Deviation）”，然后点击“确定（OK）”按钮。
SPSS将会生成两组样本的均值和标准差信息。
在获得两组样本的均值和标准差之后，我们可以进行两独立样本t检验来检验两组样本均值是否存在显著差异。
可以使用SPSS的独立样本t检验功能来进行分析。
选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“比较手段（Compare Means）”，再选择“独立样本t检验（Independent-Samples T Test）”。
在弹出的对话框中，选择我们的两组样本数据，点击“变量（Variables）”按钮，将我们的自变量和因变量添加到列表中。
SPSS的参数检验
这里，方法涉及的是单个总体，并采用t检验的方 法，因此称为单样本t检验。
6.2.2 单样本t检验的基本步骤
6.2.3 单样本t检验的基本操作
作业( ) 计算95%置信度下的置信区间，以及对应的t值
1、数据文件显示的是某饮料三月份在80个销售网点的销售量， 根据市场预测模型的分析，该饮料在各销售网点的平均销量 为80箱。下面将利用单样本t检验来分析该饮料的实际销售与 市场预测模型的预测是否一致。
2、被访者月住房开销总体平均值的推断。利用商品房购买意 向的调查数据，推断被访者月住房开销总体平均值是否为 2000元
（3）进行相应的设置: ① “选项”设置：主要用于设置输出的统计量 （4）分析结果输出
作业
1、数据文件展示的是某公司600名技术和管理岗位 的员工的工作经验和工资情况，下面将利用均值过 程来分析不同的工作经验是否导致薪水的不同 2、已知某金融单位所有成员的工龄和年终奖的数据， 某人力咨询机构需要统计分析该单位人员工作自立 和年终奖金的关系，试分析单位员工工龄和奖金的 关系。试利用均值过程分析该单位员工工龄和奖金 的关系。
5.1 值过程
均值过程计算一个或多个自变量类别中因变量 的分组均值和相关的单变量统计
5.1.1均值过程的简介
与第4章中描述性统计分析相比，若仅仅计算单一组 别的均数和标准差，均值过程并无特别之处；但若用 户要求按指定条件分组计算均值和标准差，如分班级 同时分性别计算各组的均数和标准差等，则用均值过 程更显简单快捷。另外，均值过程中可以执行单因素 方差分析，查看均值是否不同。
spss比较四组数据的均衡性
spss比较四组数据的均衡性
1、打开数据，找到要对比的四组数据量。
2、然后点击分析-比较均值-配对样本T检验，然后将四组数据放进Variable1和Variable2之中，然后按确定，之后就会出现数据列表，但是对比反映得还不够直观明显。
3、然后双击成对样本统计量。
会出现设置栏工具模式。
然后按最右边的统计图的图标。
可以选择不同的形状来显示。
4、然后会出现条形图，双击条形图，会弹出一个单独的窗口，我们按编辑-选择X轴，可以看到不同的参考值。
这一题只需要对比到均值，所以我们把其他的删除掉就好，然后按确定。
5、然后按编辑-选择Y轴，填变量的范围，然后再按元素，显示数据，就可以看到它所对应的数值。
这样的对比图就很清晰地反映两组变量的关系。