SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析

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1、SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析2011-08-2614:55在使用SPSS进行单样本T检验时，很多人都会问，如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗？而人样本，我们一般会认为它是符合正太分布的,在鉀型图看來，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差,即：N(p,Q)如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多,我就不说了下而以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素，经过观察分析，进行随机取样，查看最终老鼠是否活着。问题：很多人认为，雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多？我们将

2、通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。卜•面进行参数设置：a代表：雄性老鼠b代表：雌性老鼠tim代表：生存时间，即指经过多长时间后，去查看结果0代表：结果死亡1代表：结果活着随机抽取的样木，如下所示:组别gro生存时间tim生存结局statUSTtrs7TKS1a512a763a1314a1315a23i6a【■・二3017a3008a3819a42110a42111a45012b1113b3i14b31

3、15b7116b10117b15118b15i119b23120b「301打开SPSS-分析—检验均值—独立样本T检验，如卜图所不:将你要分析的变量，移入右边的框内

4、，再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内，“组别group（）里面的两个参数，不能够随意设置，必须要跟样本里面的数字一致点击确定后，分析结果，如下所示：组统计量组别groupN均值标准差均值的标准误生存结局statusa11~~73.467.141

5、b91.00.000.000独立祥本检验

6、统计:■方差方程的Levene检验FSig.tdfSig•〔双侧）生存结局status假设方差相等31.104.000-1.74318.09

7、假设方差不相等-1.93610.000.08从组统计量可以看出，雄性老鼠的存活下來的均值为0.73,但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00,

8、很明显，雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多，但是一般我们不看这个结果，为什么？因为样木不够大，如果将样本升至10000个？也许这个均值将会发生变化，不具备统计学意义，我们一般只看独立样本检验的结果。独立样本检验，提供了两种方法：levene检验和均值T检验两种方法Levene检验主要用來检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果S1O0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果SlG<0.05，证明假设不成立,拒绝原假设。进行levene检验结果判断是第一步，从上图，可以看出sig<0.05方差相等的假设不成立，所以看第二行，方差不相等的

9、情况sig=0.082>0.05即说明P值大于显著性水平,不应该拒绝原假设:即指:雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后，存活下來的个数没有显著的差异木次分析的结果，不支持，很多人认为的：雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多的结论。其实方差不相等，并不代表不符合正太分布，也不能够说有显著的差异，方差不相同，说明曲线的偏离程度不同而己