spss的参数检验1

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1、第5章spss的参数检验5.1参数检验概述5.2单样本t检验5.3两独立样本t检验5.4两配对样本t检验学习目标及内容:掌握SPSS单样本t检验的基本思想，能够利用概率P值以及置信区间进行统计决策，并熟练掌握其具体操作。掌握SPSS两独立样本t检验的基本思想，能够利用概率P值以及置信区间进行统计决策，并熟练掌握其具体操作。SPSS两配对样本t检验的基本思想，并熟练掌握其具体操作。5.1参数检验的概述统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验参数检验非参数检验5.1.1推断统计与参数检验推断统计方法是通过对样本数据的研究来推断总体数量特征的方

2、法。包括2项任务：第一，在总体分布已知的情况下，根据样本数据对总体分布的统计参数（如均值、方差）进行推断。目的是估计参数的取值范围，或对其进行某种统计检验。第二，在总体分布未知的情况下，根据样本对总体分布形式进行推断。5.1.2假设检验的基本思想首先对总体参数提出假设；然后再利用样本告之的信息去验证先前提出的假设是否成立。其依据是小概率事件在一次特定的试验中几乎不可能发生。比如说，假设家庭人均住房面积的平均值为20㎡，如果在一次调查n户得到人均住房面积为25㎡。是拒绝原假设还是接受它，主要是看25㎡发生的概率，如果概率很小就应该拒绝原假设

3、（20㎡）系统误差指数据收集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因,造成观察(检测)结果呈倾向性的偏大或偏小,是可避免或可通过研究设计解决的。抽样误差是指在遵循了随机原则的条件下，用样本指标代表总体指标而产生的不可避免的误差。5.1.3假设检验的基本步骤第一步，提出原假设H0第二步，选择检验的统计量（t、F、x2分布）第三步，检验观察值发生的概率（P值）第四步，给定显著性水平α（α相当于不能接受的小概率），并作出统计决策。如果检验统计量的概率P值小于显著性水平α值，则可以拒绝原假设；否则不能拒绝。5.2单样本t检验5.2.1单样本t

4、检验的目的目的：是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异。例如利用住房状况调查的样本数据，推断家庭人均住房面积的平均值是否为20㎡。前提条件：只涉及一个总体，且服从或近似服从正态分布。5.2.2单样本t检验的基本步骤第一步，提出原假设H0H0为总体均值与检验值之间不存在显著性差异第二步，选择检验的统计量（t分布）第三步，检验观察值和发生的概率（P值）第四步，给定显著性水平α，并作出决策总体是否已知？用样本标准差S代替t检验否是z检验5.2.3单样本t检验应用举例案例一：推断人均住房面积是否为20㎡（

5、住房状况调查的数据）符合一个总体，且接近正态分布的要求。原假设H0：μ=μ0=20㎡。μ为总体均值，μ0为检验值。操作：【analyze】→【comparemeans】→【onesampleTtest】表示单样本t检验选择待检验的变量“人均住房面积”到【testvariable(s)】中，在【testvalue】框中输入检验值“20”。按【options】指定缺失值处理方式：【excludecasesanalysisbyanalysis】表示仅剔除在该变量上有缺失值的个案；【excludecaseslistwise】指剔除任意变量上有缺失

6、值的个案。在【confidenceinterval】框中输出默认95%的置信区间。操作图示SPSS自动输出结果如下（结论是拒绝）P值可以通过统计量概率P值检验，或者通过置信区间检验（21.55,22.46）检验。案例二：推断保险公司具有高等教育水平的员工比例是否不低于0.8（各保险公司人员构成数据）原假设H0：：μ≥μ=0.8操作：【analyze】→【comparemeans】→【onesampleTtest】选择待检验的变量“高等教育员工比例”到【testvariable(s)】中，在【testvalue】框中输入检验值“0.8”操作

7、图示SPSS输出结果（单尾检验不能拒绝）2种方法检验案例三：推断保险公司年轻人比例是否为0.5原假设H0：μ=μ0=0.5，操作结果（双尾检验结论拒绝原假设）5.3两独立样本t检验5.3.1两独立样本t检验的目的利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异前提条件：两个样本总体应服从或近似服从正态分布两个样本相互独立,两独立样本的样本容量可以相等，也可以不相等；5.3.2两独立样本t检验的基本步骤一、提出原假设H0为：两总体均值无显著差异，即μ1-μ2=0二、选择检验统计量关注两样本均值差的抽样分布1.12、22已

8、知检验统计量为两个独立样本之差的抽样分布m1s1总体1s2m2总体2抽取简单随机样样本容量n1计算X1抽取简单随机样样本容量n2计算X2计算每一对样本的X1-X2所有可能样本的X1-X2m1-