【導(dǎo)讀】統(tǒng)計(jì)分析的目的是研究總體的數(shù)量特征。述分析，往往采用兩種方式實(shí)現(xiàn)：第一，數(shù)值計(jì)算，通常，這兩種方式都是混合使用的。常用的是列在最前面的四個過程。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。收入水平等都可以借助于頻數(shù)分析。它不僅可以產(chǎn)生詳細(xì)的頻數(shù)表，用的條圖、餅圖等統(tǒng)計(jì)圖。分析會在以后章節(jié)中講解。根據(jù)抽出的樣本計(jì)算給定的統(tǒng)計(jì)量T。表格）】復(fù)選框，輸出頻數(shù)分析表。在對話框中還可以單擊【Statistics（統(tǒng)計(jì)。量）】和等按鈕。項(xiàng)提供了豐富的統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果?？梢赃M(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì)。峰度和百分位數(shù)的Bootstrap估計(jì)。百萬）代表近期公司該產(chǎn)品每周的銷售數(shù)據(jù)。頻數(shù)分析你能得到什么有助于生產(chǎn)及銷售的的信息？計(jì)分析計(jì)算，并列出一系列相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。這和其他過程相比并無不同?；担⒁宰兞康男问奖４妗Ｊ敲枋鲂越y(tǒng)計(jì)分析的主操作窗口。

　　

【正文】 ntSample T Test（獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)） 】 命令，彈出 【 IndependentSample T Test（獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框。 Step03 ? 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇檢驗(yàn)變量 anxiety，將其添加至 【 Test Variable(s)（檢驗(yàn)變量） 】 列表框中。 Step04 選擇分組變量 x，將其添加至 【 Grouping Variable(s)（分組變量） 】 文本框中。 Step05 單擊 【 Define Groups】 按鈕，彈出 【 Define Group（定義組） 】 對話框。點(diǎn)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”。輸入完成后，單擊 【 Continue】 按鈕，關(guān)閉 【 Define Group（定義組） 】 對話框。 Step06 單擊 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作。 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表 不同考試形式 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 焦慮測量值 問題從易到難安排 25 52 問題從難到易安排 16 81 ②兩總體均值的檢驗(yàn) 在首先進(jìn)行的方差相等假設(shè)檢驗(yàn)中， F統(tǒng)計(jì)量等于 ，對應(yīng)的概率 P值為 ，大于顯著性水平 ，因此認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)的方差是相等的。于是接著觀察 “ Equal variance assumed”列所對應(yīng)的 t檢驗(yàn)結(jié)果。由于 t統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的雙尾概率 P值為，小于顯著性水平 ，因此認(rèn)為兩總體的均值存在著統(tǒng)計(jì)意義下的顯著性差異。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 。所以，出題人在設(shè)置試卷考試難度的分配時，要予以充分的考慮。 SPSS在兩 配 對樣本 t檢驗(yàn) 的應(yīng)用 兩配對樣本 t檢驗(yàn)的基本原理 前一節(jié)中考慮的是獨(dú)立樣本情形下的總體均值相等的檢驗(yàn)問題。但在現(xiàn)實(shí)中，總體或樣本之間不僅僅表現(xiàn)為獨(dú)立的關(guān)系，很多情況下，總體之間存在著一定的相關(guān)性。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(yàn)。 兩配對樣本 t檢驗(yàn)的目的是利用來自兩個總體的配對樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。它 和獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn)的差別就在于要求樣本是配對的。由于配對樣本在抽樣時不是相互獨(dú)立的，而是相互關(guān)聯(lián)的，因此在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時必須要考慮到這種相關(guān)性，否則會浪費(fèi)大量的統(tǒng)計(jì)信息，因此對于符合配對情況的統(tǒng)計(jì)問題，要首先考慮兩配對樣本 t檢驗(yàn)。配對樣本主要包括下列一些情況。 （ 1）同一實(shí)驗(yàn)對象處理前后的數(shù)據(jù)。例如對患肝病的病人實(shí)施某種藥物治療后，檢驗(yàn)病人在服藥前后的差異性。 （ 2）同一實(shí)驗(yàn)對象兩個部位的數(shù)據(jù)。例如研究汽車左右輪胎耐磨性有無顯著差異。 （ 3）同一樣品用兩種方法檢驗(yàn)的結(jié)果。例如對人造纖維在 60度和 80度的水中分別作實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)溫度對這種材料縮水率的影響性。 （ 4）配對的兩個實(shí)驗(yàn)對象分別接受不同處理后的數(shù)據(jù)。例如對雙胞胎兄弟實(shí)施不同的教育方案，檢驗(yàn)他們在學(xué)習(xí)能力上的差異性。 進(jìn)行配對樣本檢驗(yàn)時，通常要滿足以下三個要求。 （ 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 。 兩配對樣本 t檢驗(yàn)的基本思路是求出每對數(shù)據(jù)的差值：如果配對樣本沒有差異，則差值的總體均值應(yīng)該等于零，從該總體中抽取的樣本均值也應(yīng)該在零值附近波動；反之，如果配對樣本有差異，差值的均值就該遠(yuǎn)離零值。這樣，通過檢驗(yàn)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。 該檢驗(yàn)對應(yīng)的假設(shè)檢驗(yàn)如下。 H0：兩總體均值之間不存在顯著差異。 H1：兩總體均值之間存在顯著性差異。 檢驗(yàn)中所采用的統(tǒng)計(jì)量和單樣本 t檢驗(yàn)完全相同 兩 配 對樣本 t檢驗(yàn) 的 SPSS操作詳解 Step01：打開兩配對樣本 t檢驗(yàn)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(yàn)） 】 命令，彈出 【 PairedSamples T Test（配對樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框。 Step02：選擇 配 對變量 在 【 PairedSample T Test（配對樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一對或幾對變量，將其移入 【 Paired Variables（成對變量） 】 列表框中，這表示系統(tǒng)將對移入的成對變量進(jìn)行配對檢驗(yàn)。 Step03：其 他 選項(xiàng)選擇 單擊 【 Options】 按鈕，彈出 【 PairedSamples T Test: Options（配對樣本 T檢驗(yàn)：選擇） 】 對話框。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(xiàng)的含義如下。 Confidence Interval：用于設(shè)置在指定水平下樣本均值與指定的檢驗(yàn)值之差的置信區(qū)間，默認(rèn)值為 95%。 【 Missing Values（缺失值） 】 選項(xiàng)組：用于設(shè)置缺失值的處理方式，它有以下兩種處理方式。 Exclude cases analysis by analysis：點(diǎn)選該單選鈕，表示當(dāng)分析計(jì)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。 Exclude cases listwise：點(diǎn)選該單選鈕，表示刪除所有含缺失值的觀測量后再進(jìn)行分析。 Step04 相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的 Bootstrap估 計(jì) 單擊 【 Bootstrap】 按鈕，在彈出的對話框中可以進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的 Bootstrap估計(jì)。 ? 支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的 Bootstrap 估計(jì)。 ? 支持相關(guān)性的 Bootstrap 估計(jì)。 ? 檢驗(yàn)表支持均值的 Bootstrap 估計(jì)。 Step05 單擊圖 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作， SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 實(shí)例圖文分析： 看電 視和讀書的時間 1. 實(shí)例內(nèi)容 “ 每月讀書俱樂部 ” 的成員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，以確信其成員用于看電視的時間是否比讀書的時間多。假定抽取了 15個人組成的樣本，得到了下列有關(guān)他們每周觀看電視的小時數(shù)和每周讀書時間的小時數(shù)的數(shù)據(jù)，見表 411所示。你能夠得到結(jié)論： “ 每月讀書俱樂部 ” 的成員每周觀看電視的時間比讀書的時間更多嗎？ 2. 實(shí)例操作 由于讀書俱樂部的成員每人在每周可能既要看電視也要讀書，因此要分析看電視和讀書時間差異性，其實(shí)就是進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)。 H0 ：俱樂部成員看電視和讀書所消耗的時間相同。 H1 ：俱樂部成員看電視和讀書所消耗的時間不同。 由于抽樣數(shù)據(jù)中，樣本都進(jìn)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(yàn)來分析。具體操作步驟如下。 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(yàn)） 】 命令，彈出 【 Paired Sample T Test（配對樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框。這里變量 “ tv”表示成員每周看電視的時間；變量 “ book”表示成員每周讀書的時間。 Step02：選擇 配 對變量 在左側(cè)的候選變量列表框中依次選擇檢驗(yàn)變量 “ tv”和變量 “ book”，將其添加至 【 Paired Variable(s)（成對變量） 】 列表框中。這表示進(jìn)行 “ tv”和 “ book”的配對 t檢驗(yàn) 。 Step03： 完成操作 單擊 【 OK】 按鈕，完成操作。此時，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計(jì)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(jìn)行兩配對變量之間簡單相關(guān)性分析結(jié)果輸出表。表中第三列表示樣本容量，第四列表示看電視時間和看書時間的簡單相關(guān)系數(shù)，第五列表示概率 P值。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 。 （ 3）兩配對樣本 t檢驗(yàn)結(jié)果表 Paired Differences t df Sig.(2tailed) Mean Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 看電視小時數(shù) 看書小時數(shù) 3 .115 14 .043 實(shí)例進(jìn) 階 分析： 亞洲 金融 危 機(jī)的影響 1. 實(shí)例內(nèi)容 在 1997年，亞洲許多國家爆發(fā)了大規(guī)模的金融危機(jī)，致使許多國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展停滯不前。投資商預(yù)言：亞洲經(jīng)濟(jì)的低迷對 1997年第四季度美國公司的收益造成負(fù)面影響。下面的樣本數(shù)據(jù)表 415顯示了部分美國公司在 1996年第四季度和 1997年第四季度的每股收益（ 《 華爾街日報(bào) 》 ， 1998年 1月 28日）。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(jī)爆發(fā)前后第四季度的每股收益。如果亞洲金融危機(jī)對美國公司產(chǎn)生顯著影響，那么這兩組數(shù)據(jù)的均值就應(yīng)該存在顯著差異性。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(yàn)問題。因此，進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)。 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(jī)對美國公司收益沒有造成影響。 H1 ：美國公司在 1996年和 1997年第四季度的收益存在顯著差異，即亞洲金融危機(jī)對美國公司收益造成明顯影響。 具體操作步驟如下。 Step01 打開數(shù)據(jù)文件 。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。 Step02 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(yàn)） 】 命令，彈出 【 Paired Sample T Test（配對樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框。 Step03 在左側(cè)的候選變量列表框中依次選擇檢驗(yàn)變量 “ x”和變量 “ y”，將其添加至 【 Paired Variable(s)（成對變量） 】 列表框中，進(jìn)行 “ x”和 “ y” 變量的配對 t檢驗(yàn)。 Step04 單擊 【 Paired Sample T Test（配對樣本 T檢驗(yàn)） 】 對話框中的 【 OK】 按鈕，結(jié)束操作 3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 1）基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表 （ 2）相關(guān)性分析 表 417是 1996年收益和 1997年收益的簡單相關(guān)性分析結(jié)果輸出表。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。 （ 3）兩配對樣本 t檢驗(yàn)結(jié)果表