【正文】 選變量列表框中，選取變量 “ 城鎮(zhèn)居民 ” 作為比率分析的分子，將它移入右側(cè)的 【 Numerator(分子 )】 列表框中。 ● PairedSample T Test：兩個配對樣本均值的 t 檢 。 （ 1）在 SPSS中，軟件將自動計算 t值，由于該統(tǒng)計量服從 n1個自由度的 t分布， SPSS將根據(jù) t分布表給出t值對應(yīng)的相伴概率 P值。 Step03： 選擇樣本檢驗值。 ? Exclude cases listwise：點選該單選鈕，表示刪除所有含缺失值的觀測量后再進行分析。假設(shè)通勤時間服從正態(tài)分布，這位研究者能得到什么結(jié)論？ 19 16 20 23 23 24 13 19 23 16 17 15 14 27 17 23 18 18 20 18 18 18 23 19 19 28 2 實例操作 現(xiàn)在該名研究者要檢驗他所在城市的平均通勤時間和全國其他城市平均水平是否一致。 Step05：結(jié)束操作 單擊 OK按鈕，完成操作。從檢驗結(jié)果看到，統(tǒng)計量 Z等于 ，相伴概率 P等于 ，遠(yuǎn)大于顯著性水平，因此接受零假設(shè)，認(rèn)為該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以利用單樣本 t檢驗方法。 單樣本 t檢驗分析結(jié)果 Test Value = 258 t df Sig. (2tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 機票折扣費 5 14 .082 SPSS在兩 獨 立樣本 t檢驗 的應(yīng)用 兩獨立樣本 t檢驗的 SPSS操作步驟 Step01：打開兩獨立樣本 t檢驗對話框。在該文本框中輸入一個數(shù)字，大于等于該數(shù)值的對應(yīng)一個總體，小于該值的對應(yīng)另一個總體。假設(shè)有一個由 50名商務(wù)旅行人員組成的簡單隨機樣本，要求這些人給邁阿密機場打分。 Step01： 打開對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Compare Means（比較均值） 】 → 【 IndependentSample T Test（獨立樣本 T檢驗） 】 命令，彈出 【 IndependentSample T Test（獨立樣本 T檢驗） 】 對話框。 Step05： 完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，完成操作。這個結(jié)論說明商務(wù)人員認(rèn)為兩個機場在服務(wù)水平質(zhì)量等方面是沒有差異的。 Step01 建立數(shù)據(jù)文件 。 Step06 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作。當(dāng)分析這些相關(guān)總體之間的均值關(guān)系時，就涉及到兩配對樣本的 t檢驗。例如研究汽車左右輪胎耐磨性有無顯著差異。這樣，通過檢驗該差值樣本的均值是否等于零，就可以判斷這兩組配對樣本有無差異性。 Confidence Interval：用于設(shè)置在指定水平下樣本均值與指定的檢驗值之差的置信區(qū)間，默認(rèn)值為 95%。 Step05 單擊圖 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 Step01：打開對話框 打開數(shù)據(jù)文件 ，選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Compare Means（比較均值） 】 → 【 Paired Sample T Test（配對樣本 T檢驗） 】 命令，彈出 【 Paired Sample T Test（配對樣本 T檢驗） 】 對話框。從結(jié)果來看， “ tv”和 “ book”變量的相關(guān)系數(shù)等于 ，呈簡單正相關(guān)關(guān)系；同時相伴概率 P值 平 。 H0 ：美國公司在 1996年和 1997年第四季度的收益沒有顯著差異，即亞洲金融危機對美國公司收益沒有造成影響。從結(jié)果來看， “ x”和 “ y”變量的相關(guān)系數(shù)等于 ，呈高度正相關(guān)關(guān)系；同時相伴概率 P值 一步說明這兩組樣本相關(guān)性顯著。這里變量 “ x”表示 1996年美國公司的收益；變量 “ y”表示 1997年美國公司的收益。你能根據(jù)數(shù)據(jù)判斷投資商的預(yù)言嗎？ 表 415列出了美國公司在亞洲金融危機爆發(fā)前后第四季度的每股收益。 Step03： 完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，完成操作。 H0 ：俱樂部成員看電視和讀書所消耗的時間相同。 Step04 相關(guān)統(tǒng)計量的 Bootstrap估 計 單擊 【 Bootstrap】 按鈕，在彈出的對話框中可以進行如下統(tǒng)計量的 Bootstrap估計。 檢驗中所采用的統(tǒng)計量和單樣本 t檢驗完全相同 兩 配 對樣本 t檢驗 的 SPSS操作詳解 Step01：打開兩配對樣本 t檢驗對話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Compare Means（比較均值） 】 → 【 PairedSamples T Test（配對樣本 T檢驗） 】 命令，彈出 【 PairedSamples T Test（配對樣本 T檢驗） 】 對話框。例如對雙胞胎兄弟實施不同的教育方案，檢驗他們在學(xué)習(xí)能力上的差異性。配對樣本主要包括下列一些情況。所以，問題 “ 從易到難 ” 和 “ 從難到易 ” 兩種方式的題目設(shè)置安排，對學(xué)生考試產(chǎn)生了顯著的焦慮影響，其平均焦慮值從 。 Step04 選擇分組變量 x，將其添加至 【 Grouping Variable(s)（分組變量） 】 文本框中。現(xiàn)在要研究考試題目對分?jǐn)?shù)的影響性，即比較這兩種考試形式對學(xué)生有無顯著的焦慮差異性。 ②兩總體均值的檢驗 在 SPSS中進行兩獨立樣本 t檢驗時，應(yīng)首先對 F檢驗作判斷。接著單擊 【 Define Groups】 按鈕，彈出 【 Define Group（定義組） 】 對話框。由于這兩組人員構(gòu)成不同，因此由這兩組人員組成的樣本可以看作是相互獨立的。 ? 支持平均值差值的 Bootstrap 估計和顯著性檢驗。 Step04 定義組別名稱 單擊 【 Define Groups】 按鈕，彈出 【 Define Groups（定義組） 】 對話框，此時需要定義進行 t檢驗的比較組別名稱。 Step03 在 【 Test Value（檢驗值） 】 文本框中輸入檢驗值 “ 258”。從數(shù)值大小看到明顯折扣費用增加了。 Step03： 選擇樣本 檢驗 值 在 【 Test Value（檢驗值） 】 文本框中輸入檢驗值 “ 19” 。 Step06： 單擊 【 OK】 按鈕結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。該對話框用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法，其中各選項的含義如下。 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Compare Means（比較均值） 】 → 【 OneSample T Test（單樣本 T檢驗） 】 命令，彈出 【 OneSample T Test（單樣本 T檢驗） 】 對話框。其零假設(shè)為 H0：總體均值與指定檢驗值之間不存在顯著差異。最后單擊 【 Continue】 按鈕，返回 【 Ratio Statistics(比率統(tǒng)計量 )】 對話框。同時，外部文件的保存路徑需要單擊 【 File】 按鈕來選擇。 除此之外 ， SPSS 他對比描述指標(biāo) ， 大致也屬于集中趨勢描述指標(biāo)和離散程度描述指標(biāo)的范疇 。 Step02：選擇行、列變量 ? 在候選變量列表框中將變量 “ 性別（ sex） ”添加至 【 Row(s)(行 )】 列表框中，表示它是交叉列聯(lián)表中的行變量；將變量 “ 體重級別(wm)”添加至 【 Column(列 )】 列表框中，表示它是交叉列聯(lián)表中的列變量。 Step08 相關(guān)統(tǒng)計量的 Bootstrap估 計 單擊 【 Bootstrap】 按鈕，在彈出的對話框中可以進行統(tǒng)計量的 Bootstrap估計。 Step04 列 聯(lián) 表輸出格式的選擇 在 【 Crosstabs(列聯(lián)表 )】 對話框下面有兩個復(fù)選框，用來選擇列聯(lián)表的輸出格式。 所以，一般采用的檢驗方法是卡方（ χ2）檢驗， 它的計算公式為： ? ? 202 eefff??? ?其中， f0表示實際觀察頻數(shù)， fe表示期望頻數(shù)。 Leaf 1 . 4 1 . 66777777889 2 . 012 Extremes (=25) Stem width: Each leaf: 1 case(s) 年平均氣溫 StemandLeaf Plot for 地域 = 北方 Frequency Stem amp。其他選項保持 SPSS默認(rèn)狀態(tài)。 ● M 估計量表支持 Huber 的 M 估計量、 Tukey 的雙權(quán)重、 Hampel 的 M 估計量和 Andrew的 Wave 的 Bootstrap 估計。 ● Plots：只輸出圖形。如果選擇的分組變量不止一個，那么會以分組變量的不同取值進行組合分組。 （ 3）對數(shù)據(jù)的初步觀察，發(fā)現(xiàn)一些內(nèi)在規(guī)律。 男演員： 32 37 36 32 51 53 33 61 35 45 55 39 76 37 42 40 32 60 38 56 48 48 40 43 62 43 42 44 41 56 39 46 31 47 45 60 女演員： 50 44 35 80 26 28 41 21 61 38 49 33 74 30 33 41 31 35 41 42 37 26 34 34 35 26 61 60 34 24 30 37 31 27 39 34 Step01：打開對話框 Step02：選擇分析變量 Step03：選擇輸出描述性統(tǒng)計量 Step04：完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，操作完成。 Step01：打開主窗口 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Descriptive Statistics(描述性統(tǒng)計 )】→ 【 Descriptives(描述 )】 命令，彈出 【 Descriptives(描述 )】 對話框，該對話框是描述性統(tǒng)計分析的主操作窗口。 ● 支持均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、中位數(shù)、偏度、峰度和百分位數(shù)的 Bootstrap估計。 Step01：打開主窗口 Step02：選擇分析變量 在 【 Frequencies(頻率 )】 對話框的左側(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 【 Variable(s)（變量） 】 列表框中。它不僅可以產(chǎn)生詳細(xì)的頻數(shù)表，還可以按要求給出某百分位點的數(shù)值以及常用的條圖、餅圖等統(tǒng)計圖。 ● Frequencies：產(chǎn)生頻數(shù)表。通常，這兩種方式都是混合使用的。它主要能夠了解變量取值的狀況，對把握數(shù)據(jù)分布特征非常有用。 （ 3）重復(fù)上述 N次（一般大于 1000），得到 N個統(tǒng)計量 T。 單擊 【 Charts】 按鈕，在彈出的對話框中設(shè)置輸出圖形結(jié)果。利用頻數(shù)分析你能得到什么有助于生產(chǎn)及銷售的的信息？ 24 18 18 26 24 23 16 18 21 20 21 24 19 19 14 22 21 26 27 15 19 17 20 20 19 22 23 16 23 21 15 19 21 20 22 15