1、第4章 平均數(shù)差異檢驗,1,學習交流PPT,重點班的學生和一般學生的平均智商是否有差異呢？要解決這個問題就可以運用本章將要介紹的平均數(shù)差異檢驗的方法。,2,學習交流PPT,4.1 假設檢驗原理,假設檢驗（hypothesis testing）是推論統(tǒng)計中的重要內(nèi)容，是指先提出一個假設，一般是對總體參數(shù)或總體分布形態(tài)的假設，然后通過檢驗樣本統(tǒng)計量的差異來推斷總體參數(shù)之間是不是存在差異。因為在現(xiàn)實調(diào)查研究中，往往由于各種限制而無法得到總體的參數(shù)。 例如要調(diào)查漢族和蒙古族7歲兒童的運算能力是否存在差異，不可能對所有的漢族和蒙古族7歲兒童進行測試，只能通過合理的抽樣，然后對樣本進行調(diào)查。這樣得到的參數(shù)

2、就是樣本參數(shù)，通過對樣本的參數(shù)進行檢驗從而推測漢族7歲兒童總體和蒙古族7歲兒童總體在運算能力上是否有差異。,3,學習交流PPT,4.1.1 假設與假設檢驗,在統(tǒng)計學中，假設一般用來指對總體參數(shù)所做的假定性說明。 在統(tǒng)計學上有兩種假設，一種稱為虛無假設（null hypothesis），或叫做零假設，記為H0；一種稱為備擇假設（alternative hypothesis），或叫做對立假設，記為H1。H1是研究者提出的研究假設。,4,學習交流PPT,在統(tǒng)計學上，只能對虛無假設H0進行直接的檢驗。假設檢驗的任務就是先假設H0是真的，然后以此為前提，如果有不合理的現(xiàn)象出現(xiàn)則說明假設是錯誤的，即H0為

3、真這一假設是不成立的，要被拒絕。如果H0為假，就要拒絕H0并接受H1，則研究者的假設成立；如果H0 為真，就要接受H0并拒絕H1，則研究者的假設不能成立。這就是統(tǒng)計學上的“反證法”。H1稱為備擇假設就是指其是預備當H0被拒絕時以供選擇的。虛無假設和備擇假設互相排斥并且只有一個正確，因此H1又稱為對立假設。,5,學習交流PPT,4.1.2 假設檢驗中的小概率事件,小概率事件就是指一個發(fā)生概率接近零的事件，也就是一般情況下不會發(fā)生的事件。,6,學習交流PPT,4.1.3 假設檢驗的兩類錯誤,雖然小概率事件發(fā)生的可能性很小，但仍有發(fā)生的可能。 若設定臨界概率為0.05，從某一平均數(shù)為0的總體中抽取任

4、一樣本，樣本平均數(shù)為。當沒有落入總體分布兩端5%概率的范圍內(nèi)，如圖陰影部分所示。,7,學習交流PPT,然而，即使概率再?。ㄈ?0.01）、臨界區(qū)域的面積再小，任意抽取的仍有1%的概率落入臨界區(qū)域，即這種小概率事件的發(fā)生仍有1%的可能性是合理的。這時H0是真的，然而依據(jù)假設檢驗的統(tǒng)計邏輯卻要拒絕H0，這樣就犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這類不該拒絕H0卻拒絕了H0的錯誤稱為型錯誤（typeerror）,因為常用表示概率，所以又常稱為型錯誤。這種錯誤往往導致虛假的科學發(fā)現(xiàn)。 如圖所示，是H0為真時和H1為真時的分布，兩個分布是有重合的。 在這個陰影部分中既有可能是H0為真也有可能H1為真。但是我們拒絕了H1

5、為真的可能性，這就可能又犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這類不該拒絕H1卻拒絕了H1的錯誤稱為型錯誤（type error）,這類錯誤的概率用表示，所以又稱型錯誤，這類錯誤往往導致科學發(fā)現(xiàn)被埋沒。,8,學習交流PPT,4.1.4 單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗,根據(jù)是否強調(diào)檢驗的方向性，將檢驗分為單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗。雙側(cè)檢驗只關(guān)心兩個總體參數(shù)之間是否有差異，而不關(guān)心誰大誰小。,9,學習交流PPT,4.1.5 假設檢驗的步驟,假設檢驗一般包括以下五個步驟： （1）根據(jù)研究問題的要求提出假設，包括虛無假設H0和備擇假設H1。 （2）選擇合適的檢驗統(tǒng)計量。 （3）根據(jù)需要選擇顯著性水平。 （4）計算出檢驗統(tǒng)計量。 （5）根

6、據(jù)檢驗統(tǒng)計量做出統(tǒng)計決策。,10,學習交流PPT,4.2 均值比較,介紹了一定的假設檢驗的統(tǒng)計學知識，下面將具體講解在SPSS18.0中如何利用假設檢驗的思想對平均數(shù)的差異進行檢驗。在SPSS18.0中，是由“分析”|“比較均值”下的子菜單完成各種情況下的平均數(shù)差異檢驗的。先從最基本的“均值過程”進行介紹。,11,學習交流PPT,4.2.1 均值比較的主要功能,均值過程和前面的描述統(tǒng)計過程一樣，可以對指定變量的描述性統(tǒng)計變量進行呈現(xiàn)。,12,學習交流PPT,4.2.2 均值比較的適用條件,均值過程主要功能是統(tǒng)計變量的描述和不同組之間粗略的比較，因此對數(shù)據(jù)沒有什么要求。需要注意的是用來形成分組的

7、變量應該是能明確表明某種特征的變量。另外均值過程中有一個對數(shù)據(jù)進行線性檢驗的功能，由“選項”對話框中的“線性相關(guān)檢驗”功能實現(xiàn)，這要求在第一層的控制變量要不少三個水平。,13,學習交流PPT,4.2.3 均值比較的操作過程,在SPSS中均值比較的操作過程如下： （1）打開或建立數(shù)據(jù)文件。 （2）選擇“分析”|“比較均值”|“均值”命令，打開“均值”主對話框，如圖所示。,14,學習交流PPT,（3）選擇因變量：對話框左面是源變量框，其中羅列了數(shù)據(jù)文件中已命名的變量，從中選擇作為因變量的變量，單擊上方的箭頭按鈕，該變量進入“因變量列表”框。因變量可以根據(jù)需要選擇一個或多個變量。 （4）選擇自變量：

8、在源變量框中選擇作為自變量的變量，即分組變量。單擊下面的箭頭按鈕，該變量進入“自變量列表”框。首先選擇的自變量默認為第一層控制變量，若單擊“下一張”按鈕，可以再選擇其他變量作為第二層控制變量。 （5）選擇描述性統(tǒng)計量：單擊“選項”按鈕，出現(xiàn)“選項”對話框，如圖所示。,15,學習交流PPT,（6）選擇進行單因素方差分析或線性相關(guān)性檢驗：在“選項”對話框的下方有兩個復選按鈕，分別是Anova 表 和 eta、線性相關(guān)檢驗,前者對第一層的自變量進行單因素方差分析和計算變量相關(guān)程度的eta值；后者在第一層自變量有三個以上水平時對其進行線性相關(guān)性檢驗。 （7）設置完成后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回均值主對話框

9、，單擊 “確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,16,學習交流PPT,4.2.4 實例分析：某普通高校本科生自尊平均水平,在某普通高校隨機抽取152名本科生，運用缺憾感量表對其自尊水平進行測量，收集測驗數(shù)據(jù)。部分數(shù)據(jù)如下所示：,17,學習交流PPT,1描述不同性別學生自尊的平均水平 解：在該案例中，因變量是被試的缺憾感量表的得分，即自尊水平；自變量是被試的性別和專業(yè)。要描述不同性別學生的自尊平均水平，可以直接由均值比較的操作實現(xiàn)。 操作過程 (1)創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)文件：變量包括被試的性別、專業(yè)和自尊。 (2)打開主對話框并完成變量選擇：選擇“分析”|“比較均值”|“均值”命令，打開“均值”對話框。將因

10、變量“自尊”選入“因變量列表”框中，將分組變量“性別”選入“自變量列表”框中，如圖所示：,18,學習交流PPT,(3)選擇描述性統(tǒng)計量：單擊“選項”按鈕，打開“選項”對話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述統(tǒng)計量，因此可以不做其他選擇。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“均值”主對話框。 (4)單擊“確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,19,學習交流PPT,結(jié)果分析 (1)案例處理摘要表： 結(jié)果首先呈現(xiàn)的是案例處理摘要表。該表格呈現(xiàn)了在均值比較中參與統(tǒng)計分析的案例和排除的案例的個數(shù)和所占的百分比。如下表所示，有152個數(shù)據(jù)個案參與統(tǒng)計處理，占總個案數(shù)的100%，剔除的個案數(shù)為0。,20,學習交流PPT,(2)

11、均值比較結(jié)果報表： 均值比較結(jié)果報表呈現(xiàn)了不同分組的描述性統(tǒng)計量變量，便于直觀比較。如下表所示，分別呈現(xiàn)了女生和男生自尊的平均水平，女生共有85人參與檢驗，平均自尊得分是158.65，標準差為27.230；男生共有67人參與檢驗，平均自尊得分是173.00，標準差為28.410；所有參與比較的被試的總數(shù)為152，自尊平均值是164.97，標準差為28.572。,21,學習交流PPT,2描述不同性別和不同專業(yè)的學生的自尊平均水平 解：在該案例中，如果要描述不同性別和不同專業(yè)學生的平均自尊水平，需要有兩層分組，分別以“性別”和“專業(yè)”為分組變量，可以通過均值比較中添加分組層次的功能來實現(xiàn)。 操作過

12、程 (1)打開數(shù)據(jù)文件。 (2)打開主對話框并完成變量選擇：選擇“分析”|“比較均值”|“均值”命令，打開“均值”主對話框。將因變量“自尊”選入“因變量列表”框中，將分組變量“性別”選入“自變量列表”框中。單擊“下一張”按鈕，選擇“專業(yè)”進入“自變量列表”框中作為第二層分組變量，如圖所示：,22,學習交流PPT,(3)選擇描述性統(tǒng)計量：選擇描述性統(tǒng)計量：單擊“選項”按鈕，打開“選項”對話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述統(tǒng)計量，因此可以不做其他選擇。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“均值”主對話框。 (4)單擊“確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,23,學習交流PPT,結(jié)果分析 結(jié)果除了呈現(xiàn)案例處理摘要表

13、，還呈現(xiàn)了均值結(jié)果報表，如下表所示。從該統(tǒng)計報表中不僅可以分別看出女生和男生的平均自尊得分，還可以進一步看到不同專業(yè)的女生和男生的平均自尊得分，以及不同專業(yè)學生總體的平均自尊得分。例如哲學專業(yè)女生共有26人，平均自尊得分為151.46，標準差為20.120；心理學專業(yè)的學生共有111人，平均自尊得分為167.06，標準差為29.601。,24,學習交流PPT,4.3 單一樣本T檢驗,4.2節(jié)所介紹的均值過程可以呈現(xiàn)分組變量的平均值等描述統(tǒng)計量，將不同的組進行一個直觀的比較。在以下的三節(jié)中將介紹的檢驗方法有單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征，選擇運用合適的檢驗方法。,2

14、5,學習交流PPT,4.3.1 單一樣本T檢驗的主要功能,單一樣本t檢驗是比較某一樣本的平均數(shù)與某一確定總體均值是否有統(tǒng)計學意義上的差異。用樣本的平均數(shù)來估計樣本所代表的未知總體的平均數(shù)，通過檢驗樣本平均數(shù)與確定總體平均數(shù)值是否存在差異來推論未知總體是否和確定總體一致。,26,學習交流PPT,4.3.2 單一樣本T檢驗的適用條件,當確定均值的總體的條件不同時，如總體是否為正態(tài)分布以及總體方差是否已知，所適用的單一樣本平均數(shù)差異檢驗的方法是不同的。,27,學習交流PPT,4.3.3 單一樣本T檢驗的操作過程,在SPSS中進行單一樣本t檢驗的操作過程如下： （1）打開或建立數(shù)據(jù)文件。 （2）打開主

15、對話框：選擇“分析”|“比較均值”|“單樣本T檢驗”命令，打開“單樣本T檢驗”主對話框，如圖所示。,28,學習交流PPT,（3）選擇變量：在左邊的源變量列表框中選中要進行單一樣本t檢驗的變量名，單擊中間的箭頭按鈕，使選中的變量進入右邊的“檢驗變量”列表框中。 （4）輸入檢驗值：在“檢驗變量”列表框下方的“檢驗值”文本框中填入要進行檢驗的確定的均值。,29,學習交流PPT,（5）設置置信度、選擇缺失值處理方法：單擊“選項”按鈕，打開“選項”對話框，如圖所示。 （6）設置完成后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回單樣本t檢驗主對話框，單擊 “確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,30,學習交流PPT,4.3.4 實

16、例分析：全國各地區(qū)城市園林綠地面積,2008年的全國調(diào)查顯示中國各地區(qū)平均城市園林綠地面積約為56300公頃。假設2010又進行一次全國各地區(qū)城市園林綠地面積的調(diào)查，試檢驗2010年各地區(qū)城市園林綠地面積與2008年全國平均城市園林綠地面積是否有差異。 解：在本案例中，要檢驗2010年各地區(qū)城市園林綠地面積與2008年全國平均城市園林綠地面積（已知值：56300公頃）是否有差異，即某一樣本數(shù)據(jù)與某一確定均值進行比較。雖然不知道總體分布是否是正態(tài)，但樣本較大（N=30），狂熱以運用單樣本T檢驗。,31,學習交流PPT,1操作過程 (1)建立數(shù)據(jù)文件:將調(diào)查獲得數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)文件中，如下表所示，單位

17、（公頃）。,32,學習交流PPT,(2)打開主對話框：選擇“分析”|“比較均值”|“單樣本T檢驗”命令，打開“單樣本T檢驗”主對話框。 (3)選擇變量：將變量列表框中“綠化面積”變量移入右邊的“檢驗變量”列表框中。 (4)輸入檢驗值：在“檢驗變量”列表框下方的“檢驗值”文本框中填入檢驗均值56300，如圖所示： (5)單擊 “確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,33,學習交流PPT,2結(jié)果分析 (1)描述性統(tǒng)計量表：該表格呈現(xiàn)了單個樣本的描述性統(tǒng)計量的值，包括參與統(tǒng)計的單個樣本的個案數(shù)（N）、均值、標準差和均值的標準誤。如下表所示，共調(diào)查了中國30個地區(qū)，平均城市園林綠地面積為58030.63公

18、頃，標準差為69705.957，標準誤為12726.508。,34,學習交流PPT,(2)單樣本T檢驗結(jié)果報表：該樣本呈現(xiàn)了單樣本T檢驗的結(jié)果，包括T值、自由度（df）、檢驗的概率（ Sig.）、均值差值，以及差分的95%置信區(qū)間。如下表所示，本案例T檢驗的T值為0.136，自由度df=29，雙側(cè)T檢驗的概率Sig.(雙側(cè))=0.893.由于顯著性水平為0.05，而0.8930.05，因此接受虛無假設，即2010年調(diào)查所得各地區(qū)平均城市園林綠地面積，與2008年調(diào)查所得的全國平均城市園林綠地面積56300公頃無顯著差異。,35,學習交流PPT,T檢驗對應的置信區(qū)間的公式為： 則2010年全國平

19、均城市園林綠地面積95%的置信區(qū)間=均值（58030.63）1.96標準誤（12726.508）， 即33086.6743282974.58568，這個置信區(qū)間與給定均值之差為33086.67432-5630082974.58568-56300，即 -23213.3256826674.58568。這和下限和上限中的數(shù)據(jù)相對應，有些 微的誤差。,36,學習交流PPT,4.4 兩獨立樣本t檢驗,4.3節(jié)已經(jīng)介紹了單樣本T檢驗一般用來檢驗單樣本均值與確定的總體均值是否存在顯著差異，即檢驗某一樣本是否來自已知總體。那么如何檢驗兩個樣本的均值是否有顯著性差異呢？對于兩個樣本均值的差異檢驗，推斷統(tǒng)計的邏輯

20、是由兩個樣本的平均數(shù)差異來推斷它們所代表的兩個總體的平均數(shù)之間是否存在顯著差異。兩個樣本平均數(shù)差異檢驗所要考慮的檢驗條件要比單樣本T檢驗復雜，不但要考慮兩個樣本所代表的總體是否正態(tài)分布，總體方差是否已知，還要考慮兩個總體的方差是否齊性，兩個樣本是獨立樣本還是相關(guān)樣本，兩個樣本的容量是否相同等問題。當數(shù)據(jù)的條件不同時，所適用的檢驗方法也是不同的。 本節(jié)主要介紹在SPSS 18.0中如何進行獨立樣本T檢驗的操作。,37,學習交流PPT,4.4.1 兩獨立樣本t檢驗的主要功能,在兩個樣本平均數(shù)差異檢驗中，根據(jù)兩個樣本是否相關(guān)，分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本的數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)聯(lián)性，即兩個樣

21、本中的任一數(shù)據(jù)的獲取不會受到兩個樣本中其他任何數(shù)據(jù)的影響，是獨立的。兩獨立樣本t檢驗就是用來檢驗兩個獨立樣本的均值之間是否顯著差異，即檢驗兩樣本所代表的總體的均值是否相同。,38,學習交流PPT,4.4.2 兩獨立樣本t檢驗的適用條件,進行兩獨立樣本平均數(shù)差異檢驗時要先檢驗兩個樣本所代表的總體方差是否已知，以及方差是否齊性。當兩個總體的方差未知時，需要用樣本的方差來作為總體方差的無偏估計量，需要用t檢驗。當兩個總體的方差未知且不齊性時，需要運用Cochran-Cox-test來進行檢驗。具體統(tǒng)計學知識在此不做贅述。,39,學習交流PPT,4.4.3 兩獨立樣本t檢驗的操作過程,在SPSS中進行

22、兩獨立樣本t檢驗的操作過程如下： （1）打開或創(chuàng)建SPSS數(shù)據(jù)文件。 （2）打開主對話框：選擇“分析”|“比較均值”|“獨立樣本T檢驗”命令，打開“獨立樣本T檢驗”主對話框。如圖所示。,40,學習交流PPT,（3）選擇變量：從左邊的源變量框中選中需要檢驗的一個或多個變量，單擊中間上面一個箭頭按鈕，使檢驗變量進入“檢驗變量”列表框中。從左邊的源變量框中選中分組變量，單擊下面一個箭頭按鈕，使之進入“分組變量”列表框中。 （4）定義分組變量：單擊“定義組”按鈕，打開“定義組”對話框，有兩個復選框，對應兩種定義分組變量的情況，如圖所示。,41,學習交流PPT,使用指定值單選按鈕：這是默認的定義方法，當

23、分組變量有兩個水平時，一般選用這種方法，如性別：男、女。在組1和組2后面的文本框中填入分組變量的值。若在數(shù)據(jù)中分別用1代表女、用2代表男，則在組1文本框中填1，在組2文本框中填2。 割點單選按鈕：當分組變量有3個及以上水平時，一般選用該定義方法。在割點文本框中輸入一個數(shù)值，系統(tǒng)將全部數(shù)據(jù)分為分組變量數(shù)值小于割點值和大于等于割點值兩組，再對這兩組進行兩獨立樣本T檢驗。若分組變量有3個水平，在割點文本框中輸入2，則將分組變量的數(shù)值等于1的分為一組，將分組變量的數(shù)值等于2和3的分為一組。,42,學習交流PPT,（5）設置置信度、選擇缺失值處理方法：定義好分組變量后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“獨立樣本T

24、檢驗”主對話框。單擊“選項”按鈕，進入“選項”對話框。其中，“置信區(qū)間百分比”文本框是用來設定設定檢驗的置信度的，默認的為95%，“缺失值”復選框是用來選擇用哪種方式處理包含有缺失值的變量的。 （6）設置完成后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回獨立樣本t檢驗主對話框，單擊“確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,43,學習交流PPT,4.4.4 實例分析：某大學超市會員卡消費情況,假設某大學超市要調(diào)查該校學生一年在該超市用超市會員卡消費情況，隨機抽取255名學生的消費情況，試檢驗該大學學生一年在該超市使用超市會員卡的消費金額是否存在性別差異。 解：在該案例中，需要將男生消費情況與女生消費情況進行比較，檢驗差異是

25、否顯著。男生的消費數(shù)據(jù)和女生的消費數(shù)據(jù)是兩個相互獨立的樣本，且樣本容量較大，可以認為兩總體分布近似正態(tài)，因此選用兩獨立樣本T檢驗來檢驗二者是否存在顯著差異。在創(chuàng)建的文件中需要兩個變量，一個是自變量，即本案例中的性別；另一個是因變量，即本案例中的消費金額。,44,學習交流PPT,1操作過程 （1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件：將調(diào)查獲得數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)文件中，部分數(shù)據(jù)如下所示，單位（元）。 注：性別一欄中1代表女生，2代表男生。,45,學習交流PPT,（2）打開主對話框：選擇分析|比較均值|獨立樣本T檢驗命令，打開獨立樣本T檢驗主對話框。 （3）選擇變量：從左邊的變量列表框中選擇“消費”作為檢驗變量，單擊上方箭頭按

26、鈕 ，將其移入“檢驗變量”列表框中。從變量列表框中選擇“性別”作為分組變量，單擊下方箭頭按鈕 ，將其移入“分組變量”列表框中，如下圖所示。,46,學習交流PPT,（4）定義分組變量：單擊“定義組”按鈕，彈出“定義組”對話框，在默認的“使用指定值”單選按鈕下，在“組1”文本框中填1（代表女生），在“組2”文本框中填2（代表男生），如下圖所示。 （5）設置完成后，單擊繼續(xù)按鈕返回獨立樣本T檢驗主對話框，單擊確定按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,47,學習交流PPT,2、結(jié)果分析 （1）描述性統(tǒng)計量表：該表格分別呈現(xiàn)了分組變量的簡單描述性統(tǒng)計量，包括參與檢驗數(shù)據(jù)的個案數(shù)（N）、均值、標準差和均值的標準誤。

27、如下表所示，是對分析變量性別的簡單描述統(tǒng)計。從表中可以看出隨機抽取的女生樣本容量為131，平均消費金額是1817.2214，標準差是338.69831，標準誤是29.59221。讀者同樣也可以看出男生樣本相關(guān)描述性統(tǒng)計量。,48,學習交流PPT,（2）獨立樣本T檢驗結(jié)果報表：該表呈現(xiàn)的是對兩獨立樣本進行T檢驗的結(jié)果，包括方差齊性檢驗的F值和概率，T檢驗的t值、自由度（df）和檢驗的概率，均值的差值，標準誤差值和差分的95%置信區(qū)間。如下表所示，是對男生組和女生組的消費金額進行獨立樣本T檢驗的結(jié)果。,49,學習交流PPT,方差齊性檢驗：前面已介紹了兩獨立樣本T檢驗要對兩樣本代表的總體進行方差齊性

28、檢驗，在方差齊性和方差不齊性兩種情況下所運用的檢驗方法是不同的。在SPSS獨立樣本T檢驗輸出的統(tǒng)計報表中，會分別呈現(xiàn)在方差無顯著性差異和方差有顯著性差異下的檢驗值。如表4-10所示，假設方差相等所對應的一行數(shù)據(jù)是在方差無顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值，假設方差不相等所對應的下面一行數(shù)據(jù)是在方差有顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值。表格中方差方程的Levene檢驗下呈現(xiàn)的是檢驗方差齊性的F值（0.105）和顯著性概率p（0.747）。因為P0.05，接受F檢驗的虛無假設H0，即兩總體的方差無顯著性差異。所以以下皆參照假設方差相等所對應的一行數(shù)據(jù)。 兩獨立樣本T檢驗的值為t=0.086，自由度df=2

29、53，雙側(cè)檢驗顯著性概率P=0.9310.05，因此接受兩獨立樣本T檢驗的虛無假設，即兩個樣本所代表的總體的平均數(shù)相同，男生和女生在該學校超市使用會員卡消費的金額沒有顯著性差異。 均值差值=3.72944為兩個組的平均數(shù)之差，說明樣本中女生的消費金額比男生高3.72944元，但這種差異是不顯著的。標準誤差值=43.19812。其中差值的95%置信區(qū)間的上限和下限中的數(shù)據(jù)的意義，可以參閱4.3.4節(jié)的實例分析。,50,學習交流PPT,4.5 兩配對樣本t檢驗,兩樣本平均數(shù)差異檢驗，根據(jù)兩個樣本數(shù)據(jù)之間是夠有關(guān)聯(lián)性，分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本的數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)聯(lián)性，而配對樣本，也稱

30、相關(guān)樣本，是指兩個樣本的數(shù)據(jù)之間存在一一對應的關(guān)系。兩個樣本中的一對數(shù)據(jù)是有某種關(guān)聯(lián)性的。例如在配對組實驗中或在對同一樣本前測后測實驗中獲得的數(shù)據(jù)。本節(jié)將對配對樣本t檢驗的一些統(tǒng)計原理和在SPSS18.0中的操作進行介紹。,51,學習交流PPT,4.5.1 兩配對樣本t檢驗的主要功能,兩配對樣本t檢驗是對兩個配對樣本的平均數(shù)之間進行差異檢驗。配對樣本一般來自配對組或是同對一個樣本的兩次施測，而配對組是可以認為是兩個同質(zhì)的組，因此來自配對組的兩個數(shù)據(jù)也是有關(guān)聯(lián)的。,52,學習交流PPT,4.5.2 兩配對樣本t檢驗的適用條件,對兩配對樣本進行平均數(shù)差異檢驗，需要考慮數(shù)據(jù)的各種條件，如兩總體是否正

31、態(tài)分布，兩總體方差是否已知以及相關(guān)系數(shù)是否已知，從而選擇合適的檢驗的方法。與兩獨立樣本差異檢驗不同，兩配對樣本差異檢驗不用事先進行方差齊性檢驗，因為配對樣本的數(shù)據(jù)是成對數(shù)據(jù)，可以認為方差一致。,53,學習交流PPT,4.5.3 兩配對樣本t檢驗的操作過程,在SPSS中進行兩配對樣本t檢驗的操作過程如下： （1）打開或創(chuàng)建SPSS數(shù)據(jù)文件。 （2）打開主對話框：選擇“分析”| “比較均值”| “配對樣本T檢驗”命令，打開“配對樣本T檢驗”主對話框，如圖所示。,54,學習交流PPT,（3）選擇變量：對話框左邊是源變量框，右邊是“成對變量”列表框，該列表框中，“對”下顯示的是配對組的序號，Varia

32、ble 1和Variable 2下將分別顯示選中的配對的兩個變量名。在左邊的源變量框中單擊選中參與配對的一個變量名，單擊中間的箭頭按鈕，使變量進入“成對變量”列表框中。該變量名將出現(xiàn)在“成對變量”列表框中的第一組配對組的Variable 1下。再從左邊的源變量框中選中另一個參與配對的變量名，單擊箭頭按鈕，該變量名將出現(xiàn)在“成對變量”列表框中的第一組配對組的Variable 2下。 當?shù)谝唤M變量配對完成后，成對變量列表框中的對下自動跳出第二組的序號。可以根據(jù)需要依照上述方法指定多組配對變量。,55,學習交流PPT,（4）設置置信度、選擇缺失值處理方法：單擊“選項”按鈕，彈出“選項”對話框。如圖所示。 （5）執(zhí)行操作：設置完成后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回獨立樣本t檢驗主對話框，單擊“確定”按鈕，執(zhí)行操作，輸出結(jié)果。,56,學習交流PPT,4.5.4 實例分析：各地區(qū)私營企業(yè)中來自城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的員工數(shù),假設一次全國范圍內(nèi)的調(diào)查，統(tǒng)計各地區(qū)私營企業(yè)中分別