《均值比较与检验》PPT课件

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1、第六章双变量的统计分析之二——均值比较与检验主要内容MEANS过程单一样本T检验(One-SampleTTest）独立样本T检验(Independent-SampleTTest)配对样本T检验(Paired-SampleTTest)方差分析（One-WayANOVA）MEANS过程一、Means过程该过程实际上更倾向于对样本进行描述，可以对需要比较的各组计算描述指标，包括均值、标准差、总和、观测量数、方差等一系列单变量统计量。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—Means顺序

2、，打开Means主对话框（如图6--1）。图6—1Means主对话框该框的变量为因变量，即用于分析的变量。该框的变量为自变量，必须至少有一个变量单击此按钮，进入下一层，返回则按Previous按钮。见图6—2Statistics框：供选择的统计量StatisticsforFirstLayer复选框：Anovatableandeta:进行分组变量的单因方差分析并计算eta统计量。Testforlinearity:产生第一层最后一个变量的R和R2。图6—2Options对话框CellStatistics

3、框:选入的描述统计量，默认为均值、样本数、标准差。三、例题分析某医生测得如下血红蛋白值(g%),用Means过程对其做基本的描述性统计分析。表5-1血红蛋白值(g%)编号性别年龄血红蛋白值编号性别年龄血红蛋白值编号性别年龄血红蛋白值111813.661511610.88291167.88211810.57161189.653011812.35311612.56172168.363111613.6542179.871811811.66322169.8752178.99192188.543321810.

4、09621711.35202177.783421812.55711714.562121611.363511816.04811612.402211612.783611813.7892168.052311815.093711711.671011814.03242188.673811710.981121812.83252178.56392168.781211615.502621812.564011611.351321812.252721711.561421710.062811614.671、操作步骤1）打

5、开数据文件“Means过程.sav”。2)按顺序AnalyzeCompareMeansMeans打开主对话框。3)单击Option,打开Options对话框,选择统计项目。4）单击OK完成。选hbsex按Next,进入layer2of2,选age图6—3在主对话框选送变量图6—4第二层变量框选择统计项目按此按钮复选此2项,第一层次分组选择计算方差分析和线性检验图6—5Options对话框表6—1观测量摘要表表6—1是观测量摘要表，观测量总个数为40，其中有效值为40个、无效值0。2.结果及分析表6—

6、2分组描述统计量表6—2分三部分：第一、二部分先按性别分组，再按年龄分组计算观测值合计、均数、标准差、方差和个数；第三部分只按年龄分组，最后一行为合计。表6—4按年龄分组的描述统计量表6—3按性别分组的描述性统计量血红蛋白*性别血红蛋白*年龄表6—3、4是将sex和age一起放在layer1of1中，分别计算男、女（不作年龄分组）。年龄分三组（不作性别分组）的观测值合计、均数、标准差、方差和个数。表6—5方差分析表表6—5是方差分析表，共6列：第一列方差来源：组间的、组内的、总的方差；第二列为平方和

7、；第三列为自由度；第四列为均方；第五列为F值；第六列为F统计量的显著值，显著值小于0.05,所以性别对血红蛋白值有显著影响。表6—6eta统计量表6—6是eta统计量表，η统计量表明因变量和自变量之间联系的强度，0.567的值处于中等水平，η2是因变量中不同组间差异所解释的方差比，是组间平方和与总平方和之比，即由64.5256除以200.787得到。表6—7按年龄分组的方差分析表表6—7是将年龄作为第一层自变量得到的方差分析表，Linearity是假设因变量均值是第一层自变量值的线性函数，Devia

8、tionfromLinearity是不能由线性模型解释的部分。表6—8按年龄分组的eta统计量表6—8是将年龄作为第一层自变量得到的eta统计量表，R和R2测度线性拟合的良好度，R是观测值与预测值之间的相关系数。一、简介用于检验单个变量的均值与假设检验值(给定的常数)之间是否存在差异。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—One-SampleTTest顺序，打开One-SampleTTest主对话框（如图5--1）一、单一样本T检验图6-6One