统计描述与t检验-SPSS应用.ppt

配对样本t检验 Paired Samples Test Paired Differences t df Sig. 2-tailed Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 先出生者 - 后出生者 .0627 .10430 .02693 .0049 .1204 2.327 14 .035 先出生者与后出生者的体重有显著差异（t 2.327,df 14,P 0.035 ,其差值的均数为0.0627，标准差为0.10420，标准误为0.02693。 * 两独立样本t检验 适用于完全随机设计两样本均数的比较，通过样本信息推断所属的两总体均数是否相等。 两组完全随机设计是将同质的受试对象完全随机分配到两个不同处理组。 当两样本含量较小时，且均来自正态总体时，要根据两总体方差是否相等而采用不同的检验方法。 * 两独立样本t检验 两独立样本资料的t检验实例：采用完全随机设计的方法，将19只体重、出生日期等相仿的小白鼠随机分为两组，其中一组喂养高蛋白饲料，另一组喂养低蛋白饲料，然后观察喂养8周后各小白鼠所增加体重（mg）情况，问两组膳食对小白鼠增加体重有无不同？（数据见两独立样本资料实例） * 两独立样本t检验 1.建立检验假设，确定检验水准α H0: μ1 μ2,即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数相同； H1: μ≠μ0，即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数不同（包括μ1 μ2与μ1 μ2 ）； α 0.05。 2.在SPSS中选择检验方法和计算检验统计量 * 两独立样本t检验 经检验，两种检验方法两组的P值均大于0.05，所以认为两组均呈正态分布。 * 两独立样本t检验 Analyze Compare Means Independent-Samples T Test * 两独立样本t检验 * 两独立样本t检验 Group Statistics GROUP N Mean Std. Deviation Std. Error Mean WEIGHT 高蛋白组 10 122.0000 22.24610 7.03483 低蛋白组 9 103.0000 19.41649 6.47216 由上表得出资料的基本统计量：给出了样本量、均数、标准差和标准误。 * Levenes Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df Sig. 2-tailed Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper WEIGHT Equal variances assumed .089 .770 1.973 17 .065 19.0000 9.63144 -1.32057 39.32057 Equal variances not assumed 1.988 16.990 .063 19.0000 9.55917 -1.16900 39.16900 两独立样本t检验 * 两独立样本t检验 独立样本的t检验：Levene’s Test for Equality of Variances即Levene方差齐性检验。F值即Levene F统计量。若P 0.05,可认为方差齐。本例中，两组膳食分组的总体方差齐，应该看相应这一行的结果，t 1.973,df 17,P 0.065,差异没有显著性，尚不能认为高蛋白组与低蛋白组小白鼠间体重增加量有差别。Equal variances not assumed即方差不齐条件下的t检验，也就是Satterthwaite近似t检验。结果还给出了两组均数的差值（Mean Difference 、两组均数差值的标准误（Std.Error Difference 及95%的置信区间（95% Confidence Interval of the Difference * 今天的课到此结束，谢谢大家！ * Explore操作过程 要进行分析的应变量：身高 分类变量：性别 * Explore操作过程 选项 说明 Descriptives 输出描述统计量，默认 Confidence interval for Mean:95% 计算均数的95%置信区间，默认 M-estimators 描述平均水平，其意义同均数和中位数 Outliers 列出极端值，即最大和最小的各五个数据 Percentiles 输出5%、10%、25%、50%、75%、90