spss講義4章常用統(tǒng)計(jì)分析功能的實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-01-03 22:19 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 整的標(biāo)準(zhǔn)化殘差 頻數(shù) 升序 行順序 降序 輸出結(jié)果㈠： 輸出結(jié)果㈡： SPSS 第四章 常用統(tǒng)計(jì)分析功能的實(shí)現(xiàn) 167。 基本統(tǒng)計(jì)分析 167。 均值比較與檢驗(yàn) 167。 相關(guān)分析 167。 回歸分析 ★ ★ SPSS 167。 均值比較與檢驗(yàn) ?均值比較是指利用參數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)推斷方法，來(lái)檢驗(yàn)不同樣本均值的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義，是否能說(shuō)明總體存在差異性； ?SPSS提供的均值比較分析功能 (Analyze Compare Means)具體包括： Means過(guò)程 、 單一樣本 t檢驗(yàn) 、 獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn) 、 配對(duì)樣本 t檢驗(yàn) 及單因素方差分析 等。 Means過(guò)程 Means過(guò)程的基本功能是 分組計(jì)算 ，比較指定變量的描述統(tǒng)計(jì)量，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、總和、方差等一系列單變量描述統(tǒng)計(jì)量，還可以給出方差分析表和線性檢驗(yàn)結(jié)果。 例 已知三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，要求分析按性別和年齡分組的學(xué)生身高是否存在顯著性差異 (數(shù)據(jù)集 2)。 Means對(duì)話框 因變量列表 自變量列表 指定變量的層次安排 Means對(duì)話框 可供選擇的統(tǒng)計(jì)量 用于描述各單元格特征的統(tǒng)計(jì)量 對(duì)第一層每個(gè)控制變量的分析 方差分析表及 和 統(tǒng)計(jì)量 ? 2?線性檢驗(yàn) 輸出結(jié)果： 選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn) 單一樣本 t檢驗(yàn) ?單一樣本 t檢驗(yàn) 過(guò)程是檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量的總體均值與指定的檢驗(yàn)值之間是否存在顯著差異，其前提是樣本來(lái)自的總體應(yīng)服從正態(tài)分布； ?單一樣本 t檢驗(yàn) 過(guò)程可通過(guò) OneSample T Test對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。 例 數(shù)據(jù)集 2是對(duì)某市 12～ 15歲青少年身高的抽樣調(diào)查資料，試在 5﹪ 的顯著性水平下，推斷該市該年齡段的青少年是否達(dá)到了 160厘米的標(biāo)準(zhǔn)身高 。 Onesample T Test 對(duì)話框 檢驗(yàn)值 缺失值處理方法 剔除分析變量含缺失值的觀測(cè) 剔除所有含缺失值的觀測(cè) 輸出結(jié)果： P值 =＞ ，應(yīng)接受原假設(shè)，即可以認(rèn)為該市青少年身高達(dá)到了 160cm的標(biāo)準(zhǔn)。 在 SPSS中， 值被定義為所對(duì)應(yīng) 值分布一側(cè)面積的雙倍。因此雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，可直接比較 值與 值的大小，若為單側(cè)檢驗(yàn)，則需比較 值與 值的大小 ?2ppp?t獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn) ?獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn) 過(guò)程用于檢驗(yàn)兩獨(dú)立總體的均值是否具有顯著差異，其前提是兩樣本彼此獨(dú)立，且其來(lái)自的總體均服從正態(tài)分布； ?獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn) 可通過(guò) IndependentSamples T Test對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。 例 對(duì)于 數(shù)據(jù)集 2，在 10﹪ 的顯著性水平下，比較該市 12～ 15歲青少年中，男、女青少年的身高是否有顯著性差異 。 IndependentSamples T Test 對(duì)話框 分組變量 輸出結(jié)果： P值 =＞ ，應(yīng)接受原假設(shè)，即可以認(rèn)為該市男女青少年的身高不存在顯著差異。 配對(duì)樣本 t檢驗(yàn) ?用于檢驗(yàn)兩配對(duì)總體的均值是否具有顯著性差異，其前提是兩樣本具有配對(duì)關(guān)系，且其來(lái)自的總體均服從正態(tài)分布； ?實(shí)質(zhì)是檢驗(yàn)每對(duì)測(cè)量值差值變量的均值與零之間差異的顯著性，若差異不顯著，則說(shuō)明配對(duì)變量均值之間的差異不顯著； ?可通過(guò) PairedSamples T Test對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。 例 已知 7種商品在兩種不同促銷(xiāo)形式下的銷(xiāo)售額數(shù)據(jù)如下，試分析兩種不同促銷(xiāo)形式對(duì)商品銷(xiāo)售額的影響是否具有顯著性差異。 (數(shù)據(jù)集 4) 商品 促銷(xiāo)形式 A 促銷(xiāo)形式 B 1 2 3 4 5 6 7 65 73 73 30 73 56 73 34 36 37 26 43 37 60 配對(duì)樣本 t檢驗(yàn) PairedSamples T Test 對(duì)話框 指定配對(duì)變量 輸出結(jié)果： P值 =＜ ，應(yīng)拒絕原假設(shè)，表明兩種促銷(xiāo)形式對(duì)商品銷(xiāo)售額的影響具有顯著差異。 單因素方差分析 ?用于檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè) (或幾個(gè)相互獨(dú)立的 )因變量按因素各水平分組的均值之間是否具有顯著性差異，也可用于進(jìn)行兩兩組間均值的比較； ?前提是因變量服從正態(tài)分布； ?可通過(guò) OneWay ANOVA對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。 例 已知四種不同顏色的飲料在
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