【正文】 據(jù)文件中建立兩個變量，分別為“品種”、“產(chǎn)量”，度量標(biāo)準(zhǔn)分別為“名義”、“度量”，變量“品種”的值標(biāo)簽為： a— 品種 A， b— 品種 B，錄入數(shù)據(jù)后，保存名為 data5 SPSS數(shù)據(jù)文件 。 0H1 2 1 2221212()XXtSSnn??? ? ???SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 29 獨立樣本 T檢驗 基本概念及統(tǒng)計原理 利用 Levene F方差齊性檢驗方法檢驗兩總體方差是否存在顯著差異；首先提出原假設(shè)；執(zhí)行檢驗過程中 ， 若概率 p 值小于給定的顯著性水平 （ 一般為 ） ， 則拒絕原假設(shè) ，認為兩個總體的方差不等；否則認為兩個總體的方差無顯著性差異 。 1）當(dāng)樣本方差相等時， t統(tǒng)計量定義為： 其中 和 分別為兩樣本容量， , 和 分別為兩樣本標(biāo)準(zhǔn)差。 例如 ， 為比較兩種牧草對奶牛的飼養(yǎng)效果 ， 隨機從奶牛群中選取喂養(yǎng)不同牧草的奶牛各 10頭記錄每日平均產(chǎn)奶的量， 根據(jù)記錄的數(shù)據(jù)推斷兩種牧草對奶牛飼養(yǎng)的效果有無顯著性差異 。 ?打開“單樣本 T檢驗：選項”對話框 ,設(shè)置置信區(qū)間為 95%(缺省為 95%)。假設(shè)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，請檢驗生產(chǎn)線的工作情況。 在零假設(shè)成立的條件下 ， 均值檢驗使用 t統(tǒng)計量 ， 構(gòu)造的 t統(tǒng)計量為： 其中 ， 用 代入 ， t統(tǒng)計量服從自由度為 n1的 t分布 ， S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差 。 。 ?研究的對象和目標(biāo)不同。 與參數(shù)檢驗的原理相同，非參數(shù)檢驗過程也是先根據(jù)問題提出原假設(shè)，然后利用統(tǒng)計學(xué)原理構(gòu)造出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計量，最后利用樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的概率 P值，與顯著性水平進行比較，得出拒絕或者接受原假設(shè)的結(jié)論。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 14 主要內(nèi)容 參數(shù)估計 假設(shè)檢驗 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗 單樣本 T檢驗 獨立樣本 T檢驗 T檢驗 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 15 參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗 參數(shù)檢驗簡介 參數(shù)檢驗的總體分布形式是已知的或假定的，只是一些參數(shù)的取值或范圍未知，分析的主要目的是估計參數(shù)的取值范圍，或?qū)ζ溥M行某種統(tǒng)計檢驗。概率 p值就是在零假設(shè) 成立時檢驗統(tǒng)計量的觀測值發(fā)生的概率，該概率值間接地給出了樣本值在零假設(shè)成立的前提下的概率，對此可以依據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來判斷其發(fā)生的概率是否為小概率。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 11 假設(shè)檢驗 假設(shè)檢驗的一般步驟 ?第 1步 給出檢驗問題的原假設(shè)； 根據(jù)檢驗問題的要求，將需要檢驗的最終結(jié)果作為零假設(shè)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 10 假設(shè)檢驗 小概率事件原理 在概率論中我們把發(fā)生概率小到接近于 0的事件稱為小概率事件（即在大量重復(fù)試驗中出現(xiàn)的頻率非常低）。 4．概率 P值 P值是當(dāng)原假設(shè)正確時，觀測到的樣本信息出現(xiàn)的概率。也就是說，我們大約有 95%的把握作出正確的決策。 ? ?1H0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 8 假設(shè)檢驗 基本概念及統(tǒng)計原理 ?顯著性水平 :在作假設(shè)檢驗時，我們犯第一類錯誤的最大概率稱為檢驗的顯著性水平。這樣的假設(shè)通常稱為零假設(shè)或原假設(shè)，記為 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 5 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗 參數(shù)估計 SPSS實例分析 【 例 51】 從一個正態(tài)總體中隨機抽取容量為 8的樣本，各樣本值分別為 10， 8， 12， 15， 6， 13， 5， 11；求總體均值在95%的置信區(qū)間。如用樣本均值直接作為總體均值的估計值，用樣本方差直接作為總體方差的估計值等。 （ 1）矩估計法 （ 2）極大似然估計法 （ 3）穩(wěn)健估計法 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 4 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗 區(qū)間估計簡介 因為點估計直接用樣本估計值作為總體參數(shù)的估計值，沒有提供關(guān)于估計精度的任何信息，存在抽樣標(biāo)準(zhǔn)誤差，故提出了未知參數(shù)的區(qū)間估計法。 分析： 這是一個求總體均值的區(qū)間估計問題，進行總體均值的區(qū)間估計可以采用探索分析或單樣本 T檢驗，本例中采用探索分析，具體分析步驟同例 43。 ?備擇假設(shè)： 與原假設(shè)對應(yīng)的假設(shè)，只有在原假設(shè)被否定后才可接受的假設(shè)； 例如，如果零假設(shè)是 ，則備擇假設(shè)是 。這個概率常記為，通常抽樣前就指定好，這樣得到的結(jié)果才不會影響我們的選擇。此時，我們說拒絕假設(shè)的顯著性水平為，即犯拒絕本應(yīng)接受的假設(shè)這類錯誤的概率是 。通常用 P值與預(yù)先設(shè)定的顯著性水平值比較，若 P值小于顯著性水平，則認為該概率值足夠小，應(yīng)拒絕原假設(shè)。 在統(tǒng)計學(xué)上，把小概率事件看成在一次特定的抽樣中不可能發(fā)生的事件，稱為“小概率事件實際不可能原理”。例如，需要檢驗?zāi)硨W(xué)校的高考數(shù)學(xué)平均成績是否同往年的平均成績一樣，都為 75,由此可做出零假設(shè)， ?第 2步 選擇檢驗統(tǒng)計量； 在統(tǒng)計推斷中，總是通過構(gòu)造樣本的統(tǒng)計量并計算統(tǒng)計量的概率值進行推斷，一般構(gòu)造的統(tǒng)計量應(yīng)服從或近似服從常用的已知分布，例如均值檢驗中最常用的 t分布和 F分布等。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 13 假設(shè)檢驗 假設(shè)檢驗的一般步驟 第 5步 在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計推斷結(jié)果。如正態(tài)總體的均值是否與某個值存在顯著差異，兩個總體的均值是否有顯著差異等。 非參數(shù)檢驗包括單樣本（ O）、獨立樣本（ I）、相關(guān)樣本（ R）的非參數(shù)檢驗。 ?研究的統(tǒng)計量有所不同。 例如 ， 從新生的入學(xué)成績的抽樣數(shù)據(jù)推斷平均成績是否為 75分；在人口普查中 ， 某地區(qū)職工今年的平均收入是否和往年的平均收入有顯著差異 。 在給定原假設(shè)的前提下 ， SPSS將檢驗值代入 t統(tǒng)計量 ， 得到檢驗統(tǒng)計量觀測值 ， 以及根據(jù) T分布的分布函數(shù)計算出的概率 P值 。 分析 :這是一個典型的比較樣本均值和總體均值的 T檢驗問題 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 24 單樣本 T檢驗 單樣本 T檢驗 SPSS實例分析 第 3步 主要結(jié)果及分析 : ?單樣本統(tǒng)計量表 ?單樣本 T檢驗結(jié)果表 N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤 weight 10 檢驗值 = 500 t df Sig（雙側(cè)） 均值差值 差分的 95% 置信區(qū)間 下限 上限 weight .469 9 .650 .80000 ? 本例置信水平為 95%，顯著性水平為 ，從上表中可以看出，雙尾檢測概率 P值為 ，大于 ，故原假設(shè)成立，也就是說，抽樣袋裝食鹽的質(zhì)量與 500克無顯著性差異，有理由相信生產(chǎn)線工作狀態(tài)正常 下表給出了單樣本 T檢驗的描述性統(tǒng)計量，包括樣本數(shù)（ N）、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 12???0H12???SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 27 獨立樣本 T檢驗 基本概念及統(tǒng)計原理 2． 獨立樣本 T檢驗的檢驗統(tǒng)計量 獨立樣本 T檢驗的前提是兩個獨立的總體分別服從 和 和 。該統(tǒng)計量服從自由度為 的 t分布。 4. 獨立樣本 T檢驗的一般步驟 在兩樣本來自正態(tài)總體且相互獨立的假設(shè)下，獨立樣本T檢驗作為假設(shè)檢驗的一種方法，其基本步驟與假設(shè)檢驗的步驟是一樣的。 第 2步 獨立樣本 T檢驗設(shè)置 : ?選擇菜單 “選擇 → 比較均值 → 獨立樣本 T檢驗”，打開“獨立樣本 T檢驗”對話框，將“產(chǎn)量” 作為要進行 T檢驗的變量，將“品種”字段作為分組變量，定義分組變量的兩個分組分別為“ a”和“ b”。在方差相等的情況下，獨立樣本 T檢驗的結(jié)果應(yīng)該看上表中的“假設(shè)方差相等” 一行，第 5列為相應(yīng)的雙尾檢測概率（ Sig.（雙側(cè)））為 ，在顯著性水平為 情況下， T統(tǒng)計量的概率 p值 大于 ，故不應(yīng)拒絕零假設(shè) ,，即認為兩樣本的均值是相等的，在本例中，不能認為兩種玉米品種的產(chǎn)量有顯著性差異。 配對樣本 T檢驗與獨立樣本 T檢驗的差別之一是要求樣本是配對的 。所以，配對樣本 T檢驗就是檢驗差值所來自的總體其均值是否為零，這就要求差值來自的總體服從正態(tài)分布。 訓(xùn)練前： 86， 77， 59， 79， 90， 68， 85， 94， 66， 72， 75， 72， 69， 85， 88 訓(xùn)練后： 78， 81， 76， 92， 88， 76， 93， 87， 62， 84， 87， 95， 88， 87， 80 第 1步 數(shù)據(jù)組織： 首先建立 SPSS數(shù)據(jù)文件 ， 建立兩個變量： “ 訓(xùn)練前 ” 、“ 訓(xùn)練后 ” ， 錄入相應(yīng)數(shù)據(jù) 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 40 配對樣本 T檢驗 配對樣本 T檢驗 SPSS實例分析 第 3步 運行結(jié)果及分析： ?配對樣本 T檢驗結(jié)果 0H 上表是配對樣本 T檢驗的最終結(jié)果。 在 SPSS 19中 ， 所有單樣本的非參數(shù)檢驗有一些共同的設(shè)置 。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 46 單樣本的非參數(shù)檢驗 卡方檢驗 1．卡方檢驗的概念 也稱卡方擬合優(yōu)度檢驗，它是 常用的非參數(shù)檢驗方法，用于檢驗觀測數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進而推斷觀測數(shù)據(jù)是否是來自于該分布的樣本的問題。已證明，當(dāng) n充分大時，它近似地服從自由度為 k1的卡方分布。 第 2步 數(shù)據(jù)組織 ： 建立 SPSS數(shù)據(jù)文件，建立兩個變量：“工作日”、“次品數(shù)”，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)，保存為文件 data5。 第 5步 卡方檢驗的選項設(shè)置： 打開“卡方檢驗選項”對話框，選擇” 所有類別概率相等（ V）“選項。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 55 單樣本的非參數(shù)檢驗 二項分布檢驗 3． 分析步驟 二項分布檢驗亦是假設(shè)檢驗問題，檢驗步驟同前。 成績 78 75 84 76 89 93 94 88 95 87 88 73 84 82 80 84 87 91 95 83 第 1步 分析： 由于成績分為優(yōu)秀與非優(yōu)秀兩種狀態(tài)，故應(yīng)用二項分布檢驗。這說明優(yōu)秀學(xué)生所占的比重是大于 10%的。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 60 游程檢驗 2．統(tǒng)計原理 SPSS單樣本變量隨機性檢驗中，利用游程數(shù)構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量。SPSS會根據(jù)上面式子自動計算 Z統(tǒng)計量，并依據(jù)正態(tài)分布表