【正文】 策。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 53 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 1．基本概念 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)正是要通過樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)樣本來自的總體是否服從指定的概率為 p的二項(xiàng)分布，其零假設(shè) H0是：樣本來自的總體與指定的二項(xiàng)分布無顯著性差異。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 57 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 第 3步 單因素的非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置： 選擇菜單“分析 → 非參數(shù)檢驗(yàn) → 單樣本”： ?將“目標(biāo)”選項(xiàng)卡選擇“自定義分析”； ?在“字段”選項(xiàng)卡中選擇“使用定制字段分配”，并將“成績(jī)”字段選入“檢驗(yàn)字段”； ?在“設(shè)置”選項(xiàng)卡中選擇“自定義檢驗(yàn)”，并選中“比較觀察二分類可能性和假設(shè)可能性（二項(xiàng)式檢驗(yàn)）（ O）”，“檢驗(yàn)選項(xiàng)”及“用戶缺失值”保持默認(rèn)選項(xiàng)； ?第 4步 進(jìn)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)選項(xiàng)設(shè)置： 打開“二項(xiàng)式選項(xiàng)”對(duì)話框，設(shè)置“假設(shè)比例”為 ，選擇“定義連續(xù)字段的成功值”中的“定制割點(diǎn)”選項(xiàng)，并設(shè)置割點(diǎn)為 99。在大樣本條件下，游程近似服從正態(tài)分布，即 其中， r為游程數(shù)。 第 3步 單因素的非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置： 選擇菜單“分析 → 非參數(shù)檢驗(yàn) → 單樣本”，按以下步驟進(jìn)行設(shè)置： ?在“目標(biāo)”選項(xiàng)卡選擇“自定義分析”。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 66 The End SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 67 第六章 方差分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 68 主要內(nèi)容 方差分析簡(jiǎn)介 單因素方差分析 多因素方差分析 協(xié)方差分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 69 方差分析簡(jiǎn)介 (1) 方差分析的概念 事件的發(fā)生往往與多個(gè)因素有關(guān)，但各個(gè)因素對(duì)事件發(fā)生的中的用作用是不一樣的，而且同一因素的不同水平對(duì)事件發(fā)生的影響也是不同的。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 72 主要內(nèi)容 方差分析簡(jiǎn)介 單因素方差分析 多因素方差分析 協(xié)方差分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 73 單因素方差分析 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 (1) 基本概念 單因互方差分析（ Oneway ANOVA）也稱一維方差分析，它檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)（或幾個(gè)相互獨(dú)立的）因變量，由因素各水平分組的均值之間的差異，是否具有統(tǒng)計(jì)意義，或者說它們是否來源來同一總體。一段時(shí)間后稱重，豬體重增加數(shù)據(jù)如下表所示，比較四種飼料對(duì)豬體重增加的作用有無不同。 ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 79 單因素方差分析 豬重 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 3 .000 Within Groups 15 Total 18 幾種飼料的方差檢驗(yàn)（ ANOVA）結(jié)果 上表是幾種飼料方差分析的結(jié)果，組間（ Between Groups）平方和（ Sum of Squares）為 ，自由度（ df）為 3，均方為 ；組內(nèi)（ Within Groups）平方和為 ，自由度為 15，均方為 ；F統(tǒng)計(jì)量為 。 多 因素方差分析不僅需要分析多個(gè)控制變量獨(dú)立作用對(duì)觀測(cè)變量的影響，還要分析多個(gè)控制變量的交互作用對(duì)觀測(cè)變量的影響，及其他隨機(jī)變量對(duì)結(jié)果的影響。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 88 多因素方差分析 SPSS實(shí)例分析 【 例 】 研究一個(gè)班三組不同性別的同學(xué)（分別接受了三種不同的教學(xué)方法）在數(shù)學(xué)成績(jī)上是否有顯著差異，數(shù)據(jù)如下表。 ?第 7步 以圖形方式展示交互效果 ： 設(shè)置方式如下圖。 ?第 5步 設(shè)置控制變量的多重比較分析 ： 單擊“ 兩兩比較 ”按鈕，如下圖，在其中選出需要進(jìn)行比較分析的控制變量，這里選“組別”，再選擇一種方差相等時(shí)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?LSD。 ?第 3步 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和概率 p值 ： SPSS會(huì)自動(dòng)將相關(guān)數(shù)據(jù)代入各式，計(jì)算出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值的概率 p值（也稱相伴概率值 Sig.）。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 83 主要內(nèi)容 方差分析簡(jiǎn)介 單因素方差分析 多因素方差分析 協(xié)方差分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 84 多因素方差分析 基本概念及統(tǒng)計(jì) 原理 (1) 基本 概念 多 因素方差分析用來研究?jī)蓚€(gè)及兩個(gè)以上的控制變量是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生顯著影響。從上表可看出相伴根據(jù)Sig.= （ ）說明應(yīng)該接受 H0假設(shè)（即方差相等）。 ? 第 4步 給出顯著性水平 α ，作出決策 ： 如果相伴概率 p值小于顯著性水平 ，則拒絕零假設(shè)；反之，認(rèn)為控制變量不同水平下各總體均值沒有顯著差異。 第 3步 構(gòu)造檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量。SPSS會(huì)根據(jù)上面式子自動(dòng)計(jì)算 Z統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù)正態(tài)分布表給出對(duì)應(yīng)的概率 P值。該檢驗(yàn)的原假設(shè) H0：樣本是隨機(jī)的。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 60 游程檢驗(yàn) 2．統(tǒng)計(jì)原理 SPSS單樣本變量隨機(jī)性檢驗(yàn)中，利用游程數(shù)構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。 成績(jī) 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(jī)分為優(yōu)秀與非優(yōu)秀兩種狀態(tài)，故應(yīng)用二項(xiàng)分布檢驗(yàn)。 第 5步 卡方檢驗(yàn)的選項(xiàng)設(shè)置： 打開“卡方檢驗(yàn)選項(xiàng)”對(duì)話框，選擇” 所有類別概率相等（ V）“選項(xiàng)。已證明，當(dāng) n充分大時(shí)，它近似地服從自由度為 k1的卡方分布。 在 SPSS 19中 ， 所有單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)有一些共同的設(shè)置 。 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(gè)變量： “ 訓(xùn)練前 ” 、“ 訓(xùn)練后 ” ， 錄入相應(yīng)數(shù)據(jù) 。 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)與獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)的差別之一是要求樣本是配對(duì)的 。 第 2步 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)設(shè)置 : ?選擇菜單 “選擇 → 比較均值 → 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)”，打開“獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)”對(duì)話框，將“產(chǎn)量” 作為要進(jìn)行 T檢驗(yàn)的變量，將“品種”字段作為分組變量，定義分組變量的兩個(gè)分組分別為“ a”和“ b”。該統(tǒng)計(jì)量服從自由度為 的 t分布。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 24 單樣本 T檢驗(yàn) 單樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 第 3步 主要結(jié)果及分析 : ?單樣本統(tǒng)計(jì)量表 ?單樣本 T檢驗(yàn)結(jié)果表 N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 均值的標(biāo)準(zhǔn)誤 weight 10 檢驗(yàn)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(cè)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(yàn)的描述性統(tǒng)計(jì)量，包括樣本數(shù)（ N）、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 在給定原假設(shè)的前提下 ， SPSS將檢驗(yàn)值代入 t統(tǒng)計(jì)量 ， 得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值 ， 以及根據(jù) T分布的分布函數(shù)計(jì)算出的概率 P值 。 ?研究的統(tǒng)計(jì)量有所不同。如正態(tài)總體的均值是否與某個(gè)值存在顯著差異，兩個(gè)總體的均值是否有顯著差異等。例如，需要檢驗(yàn)?zāi)硨W(xué)校的高考數(shù)學(xué)平均成績(jī)是否同往年的平均成績(jī)一樣，都為 75,由此可做出零假設(shè)， ?第 2步 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量； 在統(tǒng)計(jì)推斷中，總是通過構(gòu)造樣本的統(tǒng)計(jì)量并計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率值進(jìn)行推斷，一般構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量應(yīng)服從或近似服從常用的已知分布，例如均值檢驗(yàn)中最常用的 t分布和 F分布等。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(rèn)為該概率值足夠小，應(yīng)拒絕原假設(shè)。這個(gè)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(huì)影響我們的選擇。 分析： 這是一個(gè)求總體均值的區(qū)間估計(jì)問題，進(jìn)行總體均值的區(qū)間估計(jì)可以采用探索分析或單樣本 T檢驗(yàn)，本例中采用探索分析，具體分析步驟同例 43。如用樣本均值直接作為總體均值的估計(jì)值，用樣本方差直接作為總體方差的估計(jì)值等。這樣的假設(shè)通常稱為零假設(shè)或原假設(shè)，記為 。也就是說，我們大約有 95%的把握作出正確的決策。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 10 假設(shè)檢驗(yàn) 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(yàn)中出現(xiàn)的頻率非常低）。概率 p值就是在零假設(shè) 成立時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)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(duì)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。 與參數(shù)檢驗(yàn)的原理相同，非參數(shù)檢驗(yàn)過程也是先根據(jù)問題提出原假設(shè)，然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理構(gòu)造出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量，最后利用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率 P值，與顯著性水平進(jìn)行比較，得出拒絕或者接受原假設(shè)的結(jié)論。 。假設(shè)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，請(qǐng)檢驗(yàn)生產(chǎn)線的工作情況。 例如 ， 為比較兩種牧草對(duì)奶牛的飼養(yǎng)效果 ， 隨機(jī)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(duì)奶牛飼養(yǎng)的效果有無顯著性差異 。 0H1 2 1 2221212()XXtSSnn??? ? ???SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 29 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 利用 Levene F方差齊性檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)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(yàn)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(rèn)為兩個(gè)總體的方差不等；否則認(rèn)為兩個(gè)總體的方差無顯著性差異 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 33 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 ?獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)結(jié)果表 0H獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 方差方程的 Levene 檢驗(yàn) 均值方程的 t 檢驗(yàn) F Sig. t df Sig.(雙側(cè) ) 均值差值 標(biāo)準(zhǔn)誤差值 差分的 95% 置信區(qū)間 下限