SPSS第八讲均值比较.ppt

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1、第八讲均值比较CompareMeans菜单下的五个功能项MeansOne-SamplesTTestIndependent-SamplesTTestPaired-SamplesTTestOne-WayANOVA一、Means实例1比较1996年数据中男性与女性的平均月收入是否存在显著差异?步骤1:点击“Means”,弹出对话框步骤2:选择因变量和自变量步骤3:点击“Option”,弹出对话框步骤4:选择描述指标、方差分析和相关系数步骤5:点击“OK”二、One-SamplesTTest单样本t检验检验单个样本的变量均值是否与给定的常数(指定的检验值

2、)之间存在显著差异实例2假设90年代末全国的平均月收入为600元,那么从我们1996的样本数据中得到的平均月收入是否与600元存在显著差异?假设检验Ho:μ=μo,即样本平均月收入与已知全国平均月收入的差异完全是由抽样误差造成的;H1:μ≠μo,即样本平均月收入与已知全国平均月收入的差异除了由抽样误差造成外,也反映了两者之间确实存在显著差异。步骤1:点击“One-SampleTtest”,弹出对话框步骤2:选择“月收入”变量,并输入检验值“600”步骤3:点击“OK”结果解释样本平均月收入为474元,比已知全国平均月收入低126元;从检验结果的显

3、著度P<0.001,可以发现474和600之间的差异不仅是由抽样误差造成的,同时也反映了1996年的平均月收入与90年代末的平均月收入之间的确存在显著差异。三、Independent-SamplesTTest独立样本t检验,又称两样本t检验用于比较来自两个总体的样本均值之间是否存在显著差异实例3比较1996年数据中男性的平均月收入和女性平均月收入之间是否存在显著差异?假设检验Ho:μ1=μ2,即男女两个样本的平均月收入差异完全是由抽样误差造成的,即两个总体均数相同;H1:μ1≠μ2,即男女两个样本的平均月收入差异除由抽样误差造成外,也反映了男女两

4、个总体平均月收入确实存在显著差异。步骤1:打开“Independent-SamplesTtest”对话框步骤2:选择检验变量和分组变量步骤3:打开“DefineGroups”对话框,定义分组变量值步骤4:点击“OK”结果解释由表1得到:男性平均月收入为532元,女性平均月收入为397,两者相差135元;从表2的第一部分Levene’s齐方差检验结果发现,F=27,P<0.001,推断男性总体与女性总体的方差不同,因此应该选用方差不齐时的t检验结果(EqualVariancesnotassumed),由这一检验结果t=9.477和P<0.001,可

5、以得出结论:男性与女性平均月收入之间的差异是显著的。四、Paired-SamplesTTest配对t检验用于进行配对设计的差值均数与总体均数0比较的t检验实例4用某药治疗10名高血压病人,对每个病人治疗前、后的舒张压进行了测量,问该药是否有降压作用?治疗前后的舒张压测量结果假设检验Ho:μd=0,同一病人治疗前后的舒张压差值总体均数为0;H1:μd≠0,同一病人治疗前后的舒张压差值总体均数不为0。步骤1:打开“Paired-SamplesTtest”对话框步骤2:按住Ctrl键,同时选入一对比较变量步骤3:点击“OK”结果解释由表1得到:治疗前的

6、平均舒张压为122,治疗后的平均值为112;表2是对两个配对变量间的相关性分析,从结果可以发现治疗前后的舒张压相关系数为0.674,且统计显著;表3是配对t检验的最终结果,由P=0.027可以推断样本数据中所体现的差异表明该药确实具有降压作用。五、One-WayANOVA单因素方差分析用于进行两组及多组间样本均数的比较分析原理方差分析是基于变异分解的原理进行的,整个样本的变异可以看成由两个部分构成,即总变异=组内变异+组间变异;其中组内变异是指本组内各案例值关于组平均值的分布离散程度,反映了总变异中不能用分组变量解释的部分;组间变异是指各组平均值

7、关于总平均值的分布离散程度,代表了总变异中可以用分组变量解释的部分。将这两个变异部分除以它们所对应的自由度,即得到组内均方差和组间均方差;组内均方差除以组间均方差以后的统计量服从F分布,于是我们可以根据统计值对应的显著水平决定接受或拒绝当初的无差异假设。实例5比较1996年数据中,不同教育水平(小学、初中、高中和大学及以上)受访者的月收入之间是否存在显著差异?假设检验Ho:不同教育水平组的平均月收入中没有任何一个与其他组的平均月收入存在显著差异;H1:不同教育水平组的平均月收入中,至少有一个与其他组的平均月收入存在显著差异。步骤1:打开“One-

8、WayANOVA”对话框步骤2:选择因变量和分组因素步骤3:打开“PostHoc”子对话框该对话框有两大部分EqualVariances

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