【正文】 上限 單位面積產(chǎn)量 假設(shè)方差相等 .104 .752 14 .332 00 8 98 假設(shè)方差不相等 2 .333 00 7 97 根據(jù)上表 “方差方程的 Levene 檢驗(yàn)”中的 ，遠(yuǎn)大于設(shè)定的顯著性水平 ，故本例兩組數(shù)據(jù)方差相等。 0H0 1 2:0H ???? 1? 2?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 36 配對樣本 T檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 2．配對樣本 T檢驗(yàn)的數(shù)學(xué)思想 配對樣本 T檢驗(yàn)須求出每對觀測值之差，所有樣本值的觀測值之差形成一個(gè)新的單樣本，顯然，如果兩個(gè)樣本的均值沒有顯著差異，則樣本值之差的均值應(yīng)該接近零，這實(shí)際上轉(zhuǎn)換成了一個(gè)單樣本的 T檢驗(yàn)。表中顯示訓(xùn)練前和訓(xùn)練后兩樣本的相關(guān)系數(shù)為 ，相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) P值為 顯著性水平，接受原假設(shè)，可以認(rèn)為訓(xùn)練前后的成績沒有明顯的線性關(guān)系。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 45 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 （ 3） “ 設(shè)置 ” 選項(xiàng)卡：用于設(shè)定檢驗(yàn)方法及對應(yīng)的選項(xiàng) ，如下圖所示 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 49 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 4．卡方檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 【 例 55】 某公司質(zhì)檢負(fù)責(zé)人欲了解企業(yè)一年內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中，隨機(jī)抽取了 90件次品的原始記錄，其結(jié)果如下表，問該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中？ （ ） ? ?工作日 1 2 3 4 5 次品數(shù) 25 15 8 16 26 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 50 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 第 1步 分析： 由于考慮的是次品是否服從均勻分布的問題，故用卡方檢驗(yàn)。 2．統(tǒng)計(jì)原理 ?二項(xiàng)分布檢驗(yàn)在樣本小于等于 30時(shí)，按下式計(jì)算概率值： 1{}xi i n iniP X x C p q ???? ? 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 54 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) ?在大樣本的情況下，計(jì)算的是 Z統(tǒng)計(jì)量，認(rèn)為在零假設(shè)下，Z統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布，其計(jì)算公式如下： 0 .5(1 )x n pZn p p???? 當(dāng) x小于 n/2時(shí)，取加號；反之取減號， p為檢驗(yàn)概率，n為樣本總數(shù)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 58 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 5步 主要結(jié)果及分析： ?二項(xiàng)式假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)摘要 單尾檢測的相伴概率 Sig.=，因此應(yīng)拒絕零假設(shè)，即小于 90分的學(xué)生所占的比例與總體分布存在顯著差異，即小于 90分的學(xué)生所占比例比 90%小。 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 12122rnnnn? ? ?2 1 2 1 2 1 221 2 1 22 ( 2 )( ) ( 1 )rn n n n n nn n n n????? ? ? rrrZ ????SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 61 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 游程檢驗(yàn) 3．分析步驟 游程檢驗(yàn)也是假設(shè)檢驗(yàn)問題，檢驗(yàn)步驟同前。 ?在“字段”選項(xiàng)卡中選擇“使用定制字段分配”，并將“ price”字段選入“檢驗(yàn)字段”或使用默認(rèn)設(shè)置。如農(nóng)業(yè)研究中土壤、肥料、日照時(shí)間等因素對某種農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，不同飼料對牲畜體重增長的效果等，都可以使用該著分析方法來解決。 (2) 統(tǒng)計(jì)原理 單因素方差分析采用的統(tǒng)計(jì)推斷方法是計(jì)算 F統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)行 F檢驗(yàn)。 飼料 A 飼料 B 飼料 C 飼料 D SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 77 單因素方差分析 ? 第 1步 分析 ： 由于考慮的是一個(gè)控制變量（飼料）對一個(gè)觀測變量（豬體重）的影響，而且是 4種飼料，所以不適宜用獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)（僅適用兩組數(shù)據(jù)），應(yīng)采用單因素方差分析。由于組間比較的相伴概率 Sig.（ p值） =，故應(yīng)拒絕 H0假設(shè)（四種飼料喂豬效果無顯著差異），說明四種飼料對養(yǎng)豬的效果有顯著性差異。因此，需要將觀測變量總的離差平方各分解為 3個(gè)部分： ? 多個(gè)控制變量單獨(dú)作用引起的離差平方和； ? 多個(gè)控制變量交互作用引起的離差平方和； ? 其他隨機(jī)因素引起的離差平方和。 姓名 數(shù)學(xué) 組別 性別 姓名 數(shù)學(xué) 組別 性別 張青華 99 0 m 郭曉艷 99 2 m 王潔云 88 0 f 李福利 70 2 f 吳凌風(fēng) 99 0 m 羅帆 89 2 m 劉行 89 0 m 宋麗君 55 1 f 馬萌 94 0 f 辛瑞晶 50 1 m 單玲玲 90 0 m 王瀅瀅 67 1 f 羅超波 79 2 m 蔡春江 67 1 m 尹珣 56 2 f 武佳琪 56 1 f 張敏 89 2 m 陳雪吟 56 1 m SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 89 多因素方差分析 ?第 1步 分析 ： 需要研究不同教學(xué)方法和不同性別對數(shù)學(xué)成績的影響。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 92 多因素方差分析 ?第 8步 對控制變量各個(gè)水平上的觀察變量的差異進(jìn)行對比檢驗(yàn) ： 選擇“ 對比 ”對話框，對兩種因素均進(jìn)行對比分析，用“簡單 ”方法，并以最后一個(gè)水平的觀察變量均值為標(biāo)準(zhǔn)。并將“數(shù)學(xué)”變量移入 因變量 框中，將“組別”和“性別”移入 固定因子 中，如下圖： SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 90 多因素方差分析 ?第 4步 設(shè)置方差齊性檢驗(yàn) ： 由于方差分析要求不同組別數(shù)據(jù)方差相等，故應(yīng)進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，單擊“ 選項(xiàng) ”按鈕，選中“ 方差齊性檢驗(yàn) ”，顯著性水平 設(shè)為默認(rèn)值 。 ?第 2步 構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 ： 多因素方差分析采用的是 F統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)效應(yīng)模型選擇。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 82 單因素方差分析 均值折線圖 上圖為幾種飼料均值的折線圖，可以看出均值分布比較陡峭，均值差異也較大。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 78 單因素方差分析 不同飼料的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果 Test of Homogeneity of Variances 豬重 Levene Statistic df1 df2 Sig. .024 3 15 .995 方差齊性檢驗(yàn)的 H0假設(shè)是：方差相等。 ? 第 3步 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值和概率 p值 ： 如果控制變量對觀測變量造成了顯著影響，觀測變量總的變差中控制變量影響所造成的比例相對于隨機(jī)變量就會較大， F值顯著大于 1；反之， F值接近于 1。 服從正態(tài)分布和方差齊性 、 控制變量的類別 （ 即水平數(shù)量）有限 第 2步 提出原假設(shè)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 65 游程檢驗(yàn) 游程檢驗(yàn) 3．分析步驟 游程檢驗(yàn)也是假設(shè)檢驗(yàn)問題，檢驗(yàn)步驟同前。） SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 63 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 游程檢驗(yàn) 第 1步 分析： 由于判斷的是價(jià)格是否隨機(jī)分布，可用游程檢驗(yàn)對統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行隨機(jī)性檢驗(yàn)。 例如， 30次擲硬幣出現(xiàn)正反面的序列為000011100000110000011111100000，如果稱連在一起的 0或連在一起的 1為一個(gè)游程，則共有 4個(gè) 0游程和 3個(gè) 1游程，共 7個(gè)游程（ R = 7）。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 56 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 【例 57】有 20名學(xué)生經(jīng)過新型教學(xué)法后測試成績?nèi)缦卤?，?0分及以上為優(yōu)秀，請檢驗(yàn)這 20名同學(xué)的優(yōu)秀率是否達(dá)到了10%。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 51 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 卡方檢驗(yàn) 第 4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”，在“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“工作日”字段選入“檢驗(yàn)字段”；“設(shè)置”選項(xiàng)卡中選擇“自定義檢驗(yàn)”，并選中“比較觀察可能性和假設(shè)可能性（卡方檢驗(yàn)）”，“檢驗(yàn)選項(xiàng)”及“用戶缺失值”保持默認(rèn)選項(xiàng)。 ?第 2步 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： 卡方分布選擇的是 Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量。 SPSS的單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法包括卡方檢驗(yàn) 、 二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 、 游程檢驗(yàn) 、 KS檢驗(yàn)及 Wilcoxon符號檢驗(yàn)五種 。 0H1ix 2 ( 1 )ix i n?12i i id x x??12()/dtSn?????d id id 120????SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 38 配對樣本 T檢驗(yàn) 配對樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 【 例 54】 以下是某大學(xué)跆拳道選手 15人的平衡訓(xùn)練的數(shù)據(jù) ， 統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)前 、后平衡訓(xùn)練成績是否有差異 。 配對的概念是指兩個(gè)樣本的各樣本值之間存在著對應(yīng)關(guān)系， 配對樣本的兩個(gè)樣本值之間的配對是一一對應(yīng)的 ， 并且兩個(gè)樣本的容量相同 。 0HSPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 31 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) SPSS實(shí)例分析 第 1步 數(shù)據(jù)組織 : 在 SPSS數(shù)據(jù)文件中建立兩個(gè)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 。 1）當(dāng)樣本方差相等時(shí)， t統(tǒng)計(jì)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。 ?打開“單樣本 T檢驗(yàn)：選項(xiàng)”對話框 ,設(shè)置置信區(qū)間為 95%(缺省為 95%)