【正文】 兩獨立樣本 T檢驗實例分析【例 53】為比較兩種不同品種的玉米的產(chǎn)量，分別統(tǒng)計了 8個地區(qū)的單位面積產(chǎn)量，具體數(shù)據(jù)見表 。 給出顯著性水平，與檢驗統(tǒng)計量的概率 p值作比較。216。 37西南財經(jīng)大學(xué)出版社 兩獨立樣本 T檢驗兩獨立樣本 T檢驗?zāi)康暮椭饕襟E（ 2）兩獨立樣本 T檢驗的主要步驟216。第 2步 選擇檢驗統(tǒng)計量； 2）當(dāng)樣本方差不等時， t統(tǒng)計量定義為：可見，兩獨立樣本 T檢驗的結(jié)論在很大程度上取決于兩個總體的方差是否相等。該統(tǒng)計量服從自由度為 的 t分布。構(gòu)造獨立樣本 T檢驗的 t統(tǒng)計量分為兩種情況。第 2步 選擇檢驗統(tǒng)計量； 兩獨立樣本 T檢驗的前提是兩個獨立的總體分別服從 和 。因此，零假設(shè) 為： ，即假設(shè)兩樣本均值相等，備擇假設(shè)為： ，即假設(shè)兩樣本均值不等。34西南財經(jīng)大學(xué)出版社 兩獨立樣本 T檢驗兩獨立樣本 T檢驗?zāi)康暮椭饕襟E（ 2）兩獨立樣本 T檢驗的主要步驟216。 32西南財經(jīng)大學(xué)出版社 主要內(nèi)容 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗 Means過程 單樣本 T檢驗 兩獨立樣本 T檢驗 兩配對樣本 T檢驗33西南財經(jīng)大學(xué)出版社 兩獨立樣本 T檢驗兩獨立樣本 T檢驗?zāi)康暮椭饕襟E（ 1）兩獨立樣本 T檢驗的目的單樣本 T檢驗是檢驗樣本均值和總體均值是否有顯著性差異，而兩獨立樣本 T檢驗的目的是利用來自某兩個總體的獨立樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。結(jié)果分析 表 T檢驗結(jié)果表，第一行的 Test Value為檢驗參數(shù)值 500，即用于比較的總體均值，下面從左至右依次為檢驗統(tǒng)計量（ t）、自由度（ df）、雙尾檢測概率 P值（ Sig.(2tailed)）、樣本均值與和檢驗值的差（ Mean Difference）、均值差的 95%置信區(qū)間（ 95%Confidence Interval of the Difference）。30西南財經(jīng)大學(xué)出版社 單樣本 T檢驗實例分析216。216。216。29西南財經(jīng)大學(xué)出版社 單樣本 T檢驗實例分析216。216。 單擊該按鈕 彈出 Option對話框，該對話框用于指定置信水平和缺失值的處理方法 圖 5328西南財經(jīng)大學(xué)出版社 單樣本 T檢驗實例分析【例 52】某生產(chǎn)食鹽的生產(chǎn)線，其生產(chǎn)的袋裝食鹽的標(biāo)準(zhǔn)重量為 500g，現(xiàn)隨機抽取 10袋，其重量分別為： 495， 502， 508， 496， 505， 499， 503， 498， 505， 500。27西南財經(jīng)大學(xué)出版社 T檢驗單樣本 T檢驗的操作界面從候選變量框中選擇要進行 T檢驗的變量移入此框中，可同時選擇多個變量，此時， SPSS就將分別產(chǎn)生多個變量的 T檢驗分析結(jié)果。 給出顯著性水平 ，與檢驗統(tǒng)計量的概率 p值作比較。216。26西南財經(jīng)大學(xué)出版社 單樣本 T檢驗單樣本 T檢驗?zāi)康暮筒襟E（ 2）單樣本 T檢驗的步驟216。在零假設(shè)成立的條件下，均值檢驗使用 t統(tǒng)計量，構(gòu)造的 t統(tǒng)計量為： ，其中， 用 代入， t統(tǒng)計量服從自由度為 n1的 t分布， S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。第 2步 選擇檢驗統(tǒng)計量；單樣本 T檢驗的前提是總體服從正態(tài)分布 ，其中 為總體均值， 為總體方差 。例如，假設(shè)儲戶一次平均存（?。┛罱痤~與 2023元無顯著性差異，零假設(shè)則為： 。第 1步 提出零假設(shè)；單樣本 T檢驗需要檢驗總體均值與指定的檢驗值是否存在顯著差異。 例如，從新生的入學(xué)成績的抽樣數(shù)據(jù)推斷平均成績是否為 75分；在人口普查中，某地區(qū)職工今年的平均收入是否和往年的平均收入有顯著差異。 22西南財經(jīng)大學(xué)出版社 主要內(nèi)容 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗 Means過程 單樣本 T檢驗 兩獨立樣本 T檢驗 兩配對樣本 T檢驗23西南財經(jīng)大學(xué)出版社 單樣本 T檢驗單樣本 T檢驗?zāi)康暮筒襟E（ 1）單樣本 T檢驗的目的 單樣本 T檢驗的目的是利用來自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值是否與指定的檢驗值之間存在顯著性差異。結(jié)果分析表 。表中的 ，說明不同性別受教育的人口數(shù)量沒有顯著性差異。結(jié)果分析20西南財經(jīng)大學(xué)出版社 Means過程 實例分析216。第 5步 確定輸出的統(tǒng)計量；單擊圖 51上的 Options… 按鈕，彈出如圖 52所示的子對話框，選擇 Anova table and eta復(fù)選框，進行方差分析，單擊Continue按鈕，返回主對話框。第 4步 確定分組變量；分組變量可以有幾層，選擇 “性別（ sex） ”變量作為第一層分組變量，將其移入 Independent List文本框中。第 3步 確定要進行均值比較的變量；在圖 51的對話框中，從左邊的候選變量列表框中選擇 “人口數(shù)量（ num） ”變量，移入 Dependent List文本框中，表示對該變量進行均值比較分析。第 2步 打開主對話框；選擇 Analyze→ Compare Means → Means，打開同圖 51一樣的均值過程主對話框。 16西南財經(jīng)大學(xué)出版社