1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,SPSST检验PPT讲座,适用条件,T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检验方法,。,样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件,。,当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体,。,5.1,均值（
2、Means,）过程,Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的,过程,。,用户可以指定一个或多个变量作为分组变量。,例,5.1,例,5.1,：比较不同性别同学的成绩平均值，见例,5-1.sav,。,1,操作步骤,（,1,）单击“分析”,|,“比较均值”,|,“均值”命令，如图,5-1,所示，弹出图,5-2,所示的对话框；,（2）将变量“成绩”放入“因变量列表”框；将变量“性别”放入“自变量列表”框；,（3）单击“选项”按钮，弹出图5-3所示的对话框，选择需要的统计量，单击“继续”按钮，返回主对话框；,（4）单击“确定”按钮运行，输出结果。,2,结果解读,图,5-4,所示为均值报告，按性
3、别列出了变量的均数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标准差。,5.2,单样本,T,检验,（1）,目的 利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分布。,5.2.1,原理,1,提出原假设,2,选择检验统计量,3,计算检验统计量观测值和概率,P,值,4,给定显著性水平，并作出决策,5.2.2,模块解读,1,单样本,T,检验,2,“选项”按钮,5.2.3,实例详解,例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。,问：用该方法测量所得结果是
4、否与标准浓度值有所不同？见例5-,2,.sav,1,操作步骤,（,1,）单击“分析”,|,“比较均值”,|,“单样本,T,检验”，如图,5-7,所示，弹出图,5-5,所示的对话框；,（,2,）将变量“浓度”放入“检验变量”框；,（,3,）在“检验值”框输入已知总体均数，此例为,20.00,；,（,4,）单击“确定”按钮运行，输出结果。,2,结果解读,（,1,）图,5-8,所示为单样本,T,检验统计量表，分别列出了检验变量的样本量、均数、标准差、标准误。,（,2,）图,5-9,所示为单样本,T,检验的结果，结果显示统计量,t=3.056,，,P,值,=0.0120.05，故方差齐。不同组间独立样
5、本T检验统计量t=3.056，P值为0.0040.01，因此认为两位老师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差异，即两位老师的教学质量存在差异。,5.4,配对样本,T,检验,目的,利用来自两个不同总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。,配对样本T检验的前提,（1）两样本必须是配对的,（2）样本来自的两个总体应服从正态分布。,5.4.1,原理,1,提出原假设,2,选择统计量,3,计算检验统计量观测值和概率,P,值,4,给定显著水平，并作出决策。,5.4.2,模块解读,1配对样本T检验,2,“选项”按钮,5.4.3,实例详解,例,5.4：某地区随机抽取12名贫血儿童的家庭，实行健康教
6、育干预三个月，干预前后儿童的血红蛋白（%）测量结果见例5-4.sav，试问干预前后该地区贫血儿童血红蛋白（%）平均水平有无变化？,1,操作步骤,（,1,）单击“分析”,|,“比较均值”,|,“配对样本,T,检验”命令，如图,5-17,所示，弹出图,5-16,所示的对话框；,（,2,）把变量“干预前”、“干预后”选入“成对变量”框；,（,3,）单击“确定”运行，输出结果。,2,结果解读,（,1,）图,5-18,所示为配对样本,T,检验统计量表，分别列出了两组变量的均数、样本量、标准差、标准误。,（,2,）图,5-19,所示为配对样本,T,检验分析的结果，并且列出了干预前,-,干预后所得差值的均数、标准差、标准误和,95%,置信区间。结果显示统计量,t=-3.305,，,P,值,=0.0070.01,，因此认为干预前后该地区贫血儿童血红蛋白（,%,）平均水平有变化，结合本案，可以认为该种干预措施可以增加该地区贫血儿童血红蛋白（,%,）平均水平。,THE END,
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