【正文】 Step03 在左側(cè)的候選變量列表框中依次選擇檢驗變量 “ x”和變量 “ y”，將其添加至 【 Paired Variable(s)（成對變量） 】 列表框中，進行 “ x”和 “ y” 變量的配對 t檢驗。由于每組數(shù)據(jù)是同一公司在 1996年和 1997年第四季度的收益，因此本案例也屬于兩配對樣本的 t檢驗問題。 3. 實例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計信息匯總表 Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 看電視小時數(shù) 15 看書小時數(shù) 15 .926 （ 2）相關(guān)性分析 表 413是進行兩配對變量之間簡單相關(guān)性分析結(jié)果輸出表。 由于抽樣數(shù)據(jù)中，樣本都進行了看電視和讀書兩個方面的時間調(diào)查，它們的活動主體都是同一個人，因此，數(shù)據(jù)類型屬于配對樣本的類型，故利用配對樣本 t檢驗來分析。 ? 支持相關(guān)性的 Bootstrap 估計。 Step03：其 他 選項選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 PairedSamples T Test: Options（配對樣本 T檢驗：選擇） 】 對話框。 （ 1）兩組樣本的 樣本容量要相同 ； （ 2）兩組樣本的觀察值 順序不能隨意調(diào)換 ，要保持一一對應(yīng)關(guān)系； （ 3）樣本來自的總體要 服從正態(tài)分布 。例如對患肝病的病人實施某種藥物治療后，檢驗病人在服藥前后的差異性。 SPSS在兩 配 對樣本 t檢驗 的應(yīng)用 兩配對樣本 t檢驗的基本原理 前一節(jié)中考慮的是獨立樣本情形下的總體均值相等的檢驗問題。點選 【 Use specified values】 單選鈕，在 【 Group1（組 1） 】 文本框中輸入 “ 1”，在 【 Group2（組 2） 】 文本框中輸入 “ 2”。 H0：兩種考試方式下學(xué)生的平均焦慮測量值相 同。本案例的第一步分析中，由于兩總體方差無顯著差異，因此應(yīng)看第一列（ Equal variance assumed）的 t檢驗結(jié)果。 Step04： 定義組別名稱 點選 【 Use specified values（使用指定值） 】 單選鈕，在 【 Group1（組 1） 】 文本框中輸入 “ 1”，在 【 Group2（組 2） 】 文本框中輸入 “ 2”。于是建立如下假設(shè)檢驗： H0 ：邁阿密機場和洛杉磯機場的等級得分相同。 實例圖文分析：機場等級分數(shù)比較 1. 實例內(nèi)容 國際航空運輸協(xié)會（ The International Air Transport Association）對商務(wù)旅游人員進行了一項調(diào)查，以便確定多個國際機場的等級分數(shù)。 Use specified values：分別輸入兩個對應(yīng)不同總體的變量值。 3. 實例結(jié)果及分析 下表所示為單樣本 t檢驗的分析結(jié)果，表格中各項的含義前面已經(jīng)詳細講解了。這里建立如下假設(shè)檢驗： 0:H1:H?0 : 2 5 8 。單擊 【 Continue】 按鈕返回主對話框。假設(shè)一個研究者居住在一個人口為 240萬的城市里，想通過驗證以確定通勤時間是否和其他城市平均水平是否一致。 【 Missing Values（缺失值） 】 選項組：用于設(shè)置缺失值的處理方式，它有以下兩種處理方式。 在該對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其移入 【 Test Variable(s)（檢驗變量） 】 列表框中。 式中， D是樣本均值與檢驗值之差；因為總體方差未知，故用樣本方差 S代替總體方差； n為樣本數(shù)。 ● OneSample T Test：單樣本 t 檢驗 。 Step07 完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié) 果 。 Step02：選擇分 子 變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選取一個分析變量作為比率分析的分子，將它移入右側(cè)的 【 Numerator(分子 )】 列表框中。單擊 【 Continue】 按鈕，返回 【 Crosstabs(列聯(lián)表 )】對話框。 實例圖文分析：大學(xué)生 身 體素 質(zhì)調(diào)查 在一次上海大學(xué)生身體素質(zhì)的實際調(diào)查中，選擇了部分大專院校的學(xué)生進行實際問卷調(diào)查，收集的數(shù)據(jù)見 。 ● Suppress tables：只輸出統(tǒng)計量，而不輸出列聯(lián)表。 Step02 選擇行、列變量 在 【 Crosstabs(列聯(lián)表 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中，選取一個或多個待分析變量，將它們移入右側(cè)的 【 Row(s)(行 )】 列表框中，作為列聯(lián)表的行變量。 列聯(lián)表非常重要 ， 它經(jīng)常被用來分析調(diào)查結(jié)果 。 Step06：完成操作 最后，單擊 【 OK】 按鈕，操作完成。 實例圖文分析：中國 南 北城市的 溫 度差異 Step01：打開對話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，其中增加變量 “ 地域 ”表示所在城市的區(qū)域位置， “ 1”表示南方城市， “ 2”表示北方城市。 Step06 描述性統(tǒng)計量結(jié)果輸出 在 【 Explore(探索 )】 對話框中還可以單擊 【 Statistics】 按鈕，彈出 【 Explore： Statistics】 對話框，該對話框中提供了各類基本描述性統(tǒng)計輸出結(jié)果。選擇標識變量的作用在于，若系統(tǒng)在數(shù)據(jù)探索時發(fā)現(xiàn)異常值，便可利用標識變量加以標記，便于用戶找這些異常值。它既可以對觀測量整體分析，也可以進行分組分析。 一般來說，進行探索性分析主要考察以下內(nèi)容。 Step03：計算基本描述性統(tǒng)計量 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 Options(選擇 )】對話框，該對話框用于指定輸出的描述性統(tǒng)計量。 Step07： 完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果 。 Step04：其 他 基本統(tǒng)計分析 ? 在對話框中還可以單擊 【 Statistics（統(tǒng)計量） 】 和 【 Chars（圖表） 】 等按鈕。這些統(tǒng)計量的具體分析會在以后章節(jié)中講解。 ● Explore：探索性分析。第 3章 SPSS描述性統(tǒng)計 分析 統(tǒng)計分析的目的是研究總體的數(shù)量特征。 ● Crosstabs：列聯(lián)表分析。 （ 1）采用重抽樣技術(shù)從原始樣本中抽取一定數(shù)量（自己給定）的樣本，此過程允許重復(fù)抽樣。這些選項提供了豐富的統(tǒng)計輸出結(jié)果。 實例圖文分析：產(chǎn)品的銷售量 假設(shè)某公司每周大約賣出 2020萬件產(chǎn)品，但市場的需求不穩(wěn)定，該公司的生產(chǎn)經(jīng)理想更好的掌握近期該產(chǎn)品的分布情況。這些統(tǒng)計量的含義是：均數(shù) (Mean)、總和 (Sum)、標準差 ()、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值 (Minimum)、最大值 (Maximum)、標準誤差 ()、偏度系數(shù)（ Skewness）和峰度系數(shù) (Kurtosis)。 （ 1）檢查數(shù)據(jù)是否有錯。從這個過程可以獲得箱線圖、莖葉圖、直方圖、各種正態(tài)檢驗圖、頻數(shù)表、方差齊性檢驗等結(jié)果，以及對非正態(tài)或正態(tài)非齊性數(shù)據(jù)進行變換，并表明和檢驗連續(xù)變量的數(shù)值分布情況。如果不選擇它，系統(tǒng)默認以 id變量作為標識變量。 Step07 統(tǒng)計圖形結(jié)果輸出 在 【 Explore(探索 )】 對話框中還可以單擊 【 Plots】 按鈕，彈出 【 Explore： Plots】 對話框。選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Descriptive Statistics(描述性統(tǒng)計 )】 → 【 Explore(探索 )】 命令，彈出 【 Explore(探索 )】 對話框。 3 實例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計信息匯總 基本統(tǒng)計信息 地域 Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 年平均氣溫 南方 16 % 0 .0% 16 % 北方 17 % 0 .0% 17 % （ 2）描述性統(tǒng)計量表 表 36 描述性統(tǒng)計量表 表 36 描述性統(tǒng)計量表 （ 3） M估計量 M估計量結(jié)果表 地域 Huber39。 它有兩個基本任務(wù)：第一 ， 根據(jù)收集到的樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生二維或多維交叉列聯(lián)表；第二 ， 在列聯(lián)表基礎(chǔ)上 ， 對兩兩變量間是否存在一定的相關(guān)性進行分析 。同理，選擇若干候選變量移入右側(cè)的 【 Column(s)(列 )】 列表框中，作為列聯(lián)表的列變量。 Step05 行、列變量相關(guān)程度的度量 在 【 Crosstabs(列聯(lián)表 )】 對話框中單擊 【 Statistics】 按鈕，在彈出的對話框中可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇不同的獨立性檢驗方法和相關(guān)度量。調(diào)查內(nèi)容主要包括：性別、出生日期、身高、體重、血型、教育背景、學(xué)科、男女身高級別和男女體重級別等內(nèi)容。 Step04：選擇列 聯(lián) 表輸出格式 由于要進行 “ 性別 ” 和 “ 體重級別 ” 的頻數(shù)分析，因此單擊 【 Cell】 按鈕，彈出 【 Crosstabs： Cell Display】 對話框，勾選 【 Percentages】 選項組中的 【 Row(行 )】 、 【 Column(列 )】 和 【 Total(總數(shù) )】 復(fù)選框。 Step03：選擇分母變量 在 【 Ratio Statistics(比率統(tǒng)計量 )】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選取一個分析變量作為比率分析的分母，將它移入右側(cè)的 【 Denominator(分母 )】 列表框中。 實例圖文分析：城鄉(xiāng)消費水平區(qū)域?qū)Ρ? 1. 實例內(nèi)容 城鄉(xiāng)居民消費水平 Step01：打開對話框 打開 SPSS軟件，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Descriptive Statistics(描述性統(tǒng)計 )】 → 【 Ratio(比率 )】 命令，彈出 【 Ratio Statistics(比率統(tǒng)計量 )】 對話框。 ● IndependentSample T Test：兩個獨立樣本均值的 t 檢驗 。 DtSn? D P值 如果概率 P值小于或等于顯著性水平，則拒 絕零假設(shè)； 如果概率 P值大于顯著性水平，則接受零假設(shè)。其中，左側(cè)候選變量列表框中顯示的是可以進行 t檢驗的變量。 ? Exclude cases analysis by analysis：點選該單選鈕，表示當分析計算涉及到含有缺失值的變量時，刪除該變量上是缺失值的觀測量。他隨機選取了 26名通勤者作為樣本，收集的數(shù)據(jù)如下所示。 提示：如果不選擇 Options按鈕，表示默認系統(tǒng)選項參數(shù)設(shè)置。H p ric e ? 1: 2 5 8H p r ic e ?由于單樣本 t檢驗要求樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，因此進行單樣本的 KS檢驗，得到檢驗分析表。由于這里雙側(cè)概率 P值 顯著性水平 ，因此接受零假設(shè)，認為 3月份往返機票的折扣費沒有變化。 Cut point：用于定義分割點值。最高可能分數(shù)是 10分，分數(shù)越高說明其等級也越高。 H1 ：邁阿密機場和洛杉磯機場的等級得分不同。輸入完成后，單擊 【 Continue】 按鈕返回。具體來說，t統(tǒng)計量的觀測值為 ，對應(yīng)的雙尾概率 P值為 ，大于顯著性水平 ，因此認為兩總體的均值不存在顯著差異，即邁阿密機場和洛杉磯機場的等級得分相同。 H1：兩種考試方式下學(xué)生的平均焦慮測量值不同。輸