Mean过程和T检验过程.doc

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1、一、Means过程1.简单介绍Means过程计算指定变量的综合描述计量,包括均值、标准差、总和、观测量数、方差等一系列单变量描述统计。当观测量按一个分类变量分组时,Means过程可以进行分组计算。例如,要计算某地区高考的数学成绩,Sex变量把考生分为男生和女生两组,Means过程可以分别计算男女生的数学成绩。Means过程还可以给出方差分析表和线性检验结果。使用Means过程求若干组的描述统计量的目的在于比较,因此必须求均值。这是与Descriptive过程不同之处。2.完全窗口分析Means过程的大部分功能可以完全由窗

2、口实现,这给用户带来了很大的方便。(1)Means主对话框按Analyze→CompareMeans→Means的顺序单击,即可打开“Means”主对话框,如图1所示。图1Means主对话框(2)Dependent框该框中的变量作为因变量,通常认为受自变量影响或决定,因此被用来预测或建模。要从源变量框中选取变量进入该框,只需选中所要选取的变量,然后按向右的箭头即可。(3)Independent框该框中的变量是自变量,又被称为预测变量或解释变量。要运行Means过程,该框中必须至少有一个变量。要从源变量框中选取变量进入该框

3、,同样只需激活所要选取的变量,然后按向右的箭头即可。选中变量进入该框后,可以看到上方的【Next】按钮有效,单击该按钮进入下一层,在下一层的自变量将再细分样本。要回到上一层,单击【Previous】按钮即可。(4)Options对话框单击Options按钮,即可打开“Options”对话框,如图2所示。图2Options对话框①CellStatistics框从左边框中选择要输出的统计量进入该框,该框中的统计量是输出时显示的统计量,其排列顺序即是输出时显示的顺序。可供选择的统计量的意义如下:Sum(总和)、Numberof

4、cases(观测量数目)、Mean(均值)、Median(中位数)、Groupedmedian(分组中位数)、Standarderrorofthemean(均值标准误差)、Minimum(最小值)、Maximum(最大值)、Range(范围)、Standarddeviation(标准差)、Variance(方差)、Kurtosis(峰度)、Standarderrorofkurtosis(峰度的标准差)、Skewness(偏度)、StandarderrorofSkewness(偏度的标准差)、First(首值)、Last(

5、尾值)、Percentageoftotalsum(占总和的百分比)、PercentageoftotalN(占观测量总数的百分比)、Geometricmean(几何均数)、Harmonicmean(调和均数)。②StatisticsforFirstLayer该栏中有两个复选框,决定对第一层自变量的有关分析。lANOVAtableandeta复选框选中该复选项对第一层自变量给出方差分析表和eta统计量η和η2。方差分析的零假设是,第一层自变量各水平上的因素量均值都相等。η统计量表明因变量和自变量之间联系的强度。η2是因变量中

6、不同组中差异所解释的方差比,是组间平方和与总平方和之比。lTestsforlinearity复选框选中该复选框产生R和R2。只有早控制变量有基本的数量级(例如自变量表示年龄或人种,不能是房子颜色或居住城市等),且自变量有三个水平以上。其检验的假设是因变量均值是第一层自变量值的线性函数。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。3.例题分析某医师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1血红蛋白值编号性别年龄血红蛋白编号性别年龄血红蛋白111813.662121611

7、.36211810.572211612.78311612.562311815.0942179.87242188.6752178.99252178.56621711.352621812.56711714.562721711.56811612.402811614.6792168.05291167.881011814.033011812.351121812.833111613.651211615.50322169.871321812.253321810.091421710.063421812.551511610.8835118

8、16.04161189.653611813.78172168.363711711.671811811.663811710.98192188.54392168.78202177.784011611.35(1)操作步骤①激活数据管理窗口,输入数据文件,定义变量名:性别为sex,年龄为age,血红蛋白值hb。按顺序输入数据

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