Excel中自动完成方差齐性与非齐性t检验.docx

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1、１、缺失值处理　　缺失值是数据分析中一个非常常见的现象，出现的主要原因有：设备故障、拒绝回答、测验时走神等，对此应对缺失值的进行检测，ＳＰＳＳ默认缺失值以黑点表示，可以通过快速浏览数据列表发现，记录下缺失值所在的变量即数据的列。　　缺失值的处理方式有以下三种：　　（1）剔除有缺失值的观测单位，即删除ＳＰＳＳ数据列表中缺失值所在的数据行。　　在ＳＰＳＳ的统计分析程序中，打开ｏｐｔｉｏｎｓ按钮，便会出现缺失值的处理栏，可分别选择下列选项：“剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位”、“剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位”。虽然这种做法可以为执行许多统计分析命令扫清障碍，但要求每一步统计分析都

2、联系于特定的有效样本容量，而样本容量不能稳定会给整个分析带来不便。　　（2）对缺失值进行估计后补上。　　主要有两种方法：一是根据文献报道等知识经验进行估计；二是用ＳＰＳＳ提供的工具进行估计。在“ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”菜单下的“ｒｅｐｌａｃｅｍｉｓｓｉｎｇｖａｌｕｅｓ”列出了５种替代的方法：　　１）ｓｅｒｉｅｓｍｅａｎ：以列的算术平均值进行替代；　　２）ｍｅａｎｏｆｎｅａｒｌｙｐｏｉｎｔ：以缺失值邻近点的算术平均值进行替代；　　３）Ｍｅｄｉａｎｏｆｎｅａｒｌｙｐｏｉｎｔ：以缺失值临近点的中位数替代；　　４）ｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ：根据缺失值前后的２个观察值进行线性内查法估计和

3、替代；　　５）ｌｉｎｅａｒｔｒｅｎｄａｔｐｏｉｎｔ：用线形回归法进行估计和替代。　　（3）将缺失值作为常数值，如：作为“０”。　　２、奇异值和极端值的处理　　奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值，由于它的夸大作用，常常会歪曲统计结果，导致犯一类和二类错误。　　导致奇异值和极端值的原因：（１）数据输入时出错；（２）在不同数据格式之间进行转换时，缺失值处的数码代号被当成了实际观测值；（３）出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体；（４）考察的样本相对于正态分布有比较多的极值。　　奇异值和极端值的检测：　　在描述统计分析菜单下，点击Ｅｘｐｌｏｒｅ（探索性分析）对话框后把变量选入Ｖａ

4、ｒｉａｂｌｅｓ框中，单击统计量选择描述统计量，单击图可以选择箱形图、茎叶图、直方图与正态检验的Ｑ－Ｑ图等检测有无极端值和奇异值。通过箱形图可以发现数据中的异常点，对数据进行核对、检验和筛选。以箱形图为例，箱形图中都标有奇异值的行号。箱形图图形的含义是：中间的粗线为中位数，灰色的箱体为四分位，两头伸出的线条表现极端值（下线为最小值、上线为最大值）。箱形图用离群值和极端值表示那些在绳索外侧的值。离群值，是指值与框的上下边界的距离在１．５倍框的长度到３倍框的长度之间的个案，在图种用“ｏ”号表示。极端值是指值距离框的上下边界超过３倍框长的个案，用“＊”号表示。框的长度是四分位数之间的全距。　如图

5、１所示，对某问卷中家庭收入进行分析的箱形图中既有离群值也有极端值。图中３个极端值分别位于：８１号家庭、９３号家庭、６２号；此外２个离群值为：６７号家庭、７６号家庭。有时，鉴于８１号家庭远远游离于箱体、绳索及邻近的极端值所组成的群体之外，可以把它视作飞点。　　减少奇异值和极端值影响的方法：　　（１）将奇异值和极端值作为缺失值处理：在“ｖａｒｉａｂｌｅｖｉｅｗ”视图中点击“ｍｉｓｓｉｎｇ”栏下含有奇异值和极端值的变量，弹出“ｍｉｓｓｉｎｇｖａｌｕｅｓ”对话框，有３个选项可以使用：１）“ｄｉｓｃｒｅｔｅｍｉｓｓｉｎｇｖａｌｕｅｓ”最多可以指定３个数值为缺失值；２）“ｒａｎｇｅｏｆｍｉｓｓｉｎｇ

6、ｖａｌｕｅｓ”指定某一取值范围内的数值为缺失值；３）“ｒａｎｇｅｐｌｕｓ　ｏｎｅｏｐｔｉｏｎａｌｄｉｓｃｒｅｔｅｍｉｓｓｉｎｇ”指定某一取值范围和某一特定数值为缺失值；　　（２）根据检测的奇异值和极端值，用“ｄａｔａｓｅｌｅｃｔｃａｓｅｓ”工具中的“ｉｆ…”对数据的取值范围进行限定，然后再进行统计分析；　　（３）对奇异值进行估计，方法同缺失值的估计；　　（４）将原始数据转换成标准Ｚ分数（ｓｔａｔｉｓ－ｔｉｃｓ／ｓｕｍｍａｒｉｚｅ／ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓ／ｓａｖｅ／ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄｖａｌｕｅａｓ）或进行其他的转换后再进行统计分析；　　（５）删除奇异值所在的观察单位。　　３、统计分

7、析前的假设检验　　许多统计检验都需要样本数据服从正态分布，并且相关联的变量之间应方差齐同。若不符合上述条件便应进行数据转换，否则便会导致错误。但大样本数据可以近似地认为其为正态分布，而不用去进行正态性检验。“ａｎａｌｙｚｅ”下的“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓ”，“ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ”和“ｅｘｐｌｏｒｅ”可以完成这些工作。　　（１）方差齐性检验（ｓｐｒｅａｄｖｓ．ｌｅｖｅｌｗｉｔｈｌｅｖｅｎｅｔｅｓｔ）　　“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓ”