SPSS统计分析 参数估计与假设检验新PPT学习教案

1、会计学1SPSS统计分析统计分析 参数估计与假设检验新参数估计与假设检验新第1页/共66页第2页/共66页第3页/共66页第4页/共66页0.5p 0.5p 1H0H第5页/共66页第6页/共66页第7页/共66页第8页/共66页0:75H第9页/共66页第10页/共66页第11页/共66页第12页/共66页第13页/共66页第14页/共66页第15页/共66页第16页/共66页第17页/共66页000第18页/共66页2( ,)N 2XX2( ,)XNn/XtSn0第19页/共66页第20页/共66页第21页/共66页第22页/共66页N均值标准差均值的标准误weight10500.8000

2、5.391351.70489检验值 = 500tdfSig（双侧）均值差值差分的 95% 置信区间下限上限weight.4699.650.800003.05674.6567本例置信水平为95%，显著性水平为0.05，从上表中可以看出，双尾检测概率P值为0.650，大于0.05，故原假设成立，也就是说，抽样袋装食盐的质量与500克无显著性差异，有理由相信生产线工作状态正常 下表给出了单样本T检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误。 第23页/共66页第24页/共66页1212第25页/共66页2(,)xxN2(,)yyN 121212()11XXtSnn1n2n1S2S

3、122nn222112212(1)(1)2nSnSSnn第26页/共66页1212221212()XXtSSnn第27页/共66页第28页/共66页第29页/共66页第30页/共66页玉米品种N均值标准差均值的标准误单位面积产量品种A881.250011.804964.17368品种B875.750010.024973.54436 上表给出了本例独立样本T检验的基本描述统计量，包括两个样本的均值、标准差和均值的标准误。 第31页/共66页独立样本检验独立样本检验方差方程方差方程的的 Levene Levene 检验检验均值方程的均值方程的 t t 检验检验F FSigSig. .t tdfdf

4、Sig.Sig.( (双双侧侧) )均值均值差值差值标准误标准误差值差值差分的差分的 95% 95% 置置信区间信区间下限下限上限上限单位面积单位面积产量产量假设方差相假设方差相等等.10.104 4.75.752 21.001.004 41414.332.3325.5005.50000005.475605.47560- -6.24396.24398 817.24317.2439898假设方差不假设方差不相等相等1.001.004 413.6413.642 2.333.3335.5005.50000005.475605.47560- -6.27296.27297 717.27217.27297

5、97 根据上表“方差方程的 Levene 检验”中的sig.为0.752，远大于设定的显著性水平0.05，故本例两组数据方差相等。在方差相等的情况下，独立样本T检验的结果应该看上表中的“假设方差相等”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（双侧）为0.332，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值大于0.05，故不应拒绝零假设,，即认为两样本的均值是相等的，在本例中，不能认为两种玉米品种的产量有显著性差异。 第32页/共66页第33页/共66页012:0H12第34页/共66页第35页/共66页1ix2(1)ix in 12iiidxx12()/dtSndidid120第36页

6、/共66页第37页/共66页成对样本统计量成对样本统计量均值均值N N标准差标准差均值的标准误均值的标准误对对 1 1训练前训练前77.6777.67151510.10410.1042.6092.609训练后训练后83.6083.6015158.4338.4332.1772.177成对样本相关系数成对样本相关系数N N相关系数相关系数Sig.Sig.对对 1 1训练前训练前 & & 训练训练后后1515.407.407.132.132 左表是配对样本T检验的简单相关关系检验结果。表中显示训练前和训练后两样本的相关系数为0.407，相关系数的检验P值为0.132显著性水平，接受原假设，可以认为训

7、练前后的成绩没有明显的线性关系。第38页/共66页 上表是配对样本T检验的最终结果。sig.(双侧)为双尾检验概率p值在置信水平为95%时，显著性水平为0.05，由于概率p值为0.041，小于0.05,拒绝零假设，可以认为训练前后对成绩有显著效果。成对样本检验成对样本检验成对差分成对差分t tdfdfSig.(Sig.(双侧双侧) )均值均值标准标准差差均值的标准均值的标准误误差分的差分的 95% 95% 置信置信区间区间下限下限上限上限对对 1 1训练前训练前 - - 训练训练后后- -5.935.933 310.1810.187 72.6302.630- -11.57511.575-.29

8、2-.292- -2.2562.2561414.041.041第39页/共66页第40页/共66页第41页/共66页第42页/共66页第43页/共66页第44页/共66页 第45页/共66页 221()kiiiinnpnp第46页/共66页4 4.7.2 .7.2 卡方检验卡方检验3.分析步骤第第1 1 步步 提出零假设：提出零假设：卡方检验的零假设H0是“总体服从某种理论分布”，其对立假设H1是“总体不服从某种理论分布”。第第2 2步步 选择检验统计量：选择检验统计量：卡方分布选择的是Pearson卡方统计量。已证明，当n充分大时，它近似地服从自由度为k-1的卡方分布。第第3 3步步 计算检

9、验统计量的观测值和概率计算检验统计量的观测值和概率p p值。值。第第4 4步步 给出显著性水平，作出决策。给出显著性水平，作出决策。 第47页/共66页 0.05工作日12345次品数251581626第48页/共66页 第49页/共66页 第50页/共66页 给出了卡方检给出了卡方检验的原假设为验的原假设为“工作日工作日的类别以相同的概率发的类别以相同的概率发生生”，其，其相伴概率值相伴概率值Sig. = 0.014 0.05，说明应拒绝原假设说明应拒绝原假设，因，因此图此图5-12的的“决策者决策者”给出给出“拒绝原假设拒绝原假设”的的决策，认为工作日的类决策，认为工作日的类别是以不同概率

10、发生的别是以不同概率发生的，即认为，即认为该企业一周内该企业一周内出现的次品数出现的次品数不不是均匀是均匀分布在一周的五个工作分布在一周的五个工作日中日中。 第51页/共66页 1xiin iniP XxC p q第52页/共66页 0.5(1)xnpZnpp 当x小于n/2时，取加号；反之取减号，p为检验概率，n为样本总数。第53页/共66页 第54页/共66页 成绩 78 75 84 76 89 93 94 88 95 87 88 73 84 82 80 84 87 91 95 83第第1步步 分析：分析：由于成绩分为优秀与非优秀两种状态，故应用二项分布检验。第第2步步 数据的组织：数据的

11、组织：数据分成一列，其变量名为“成绩”，输入数据并保存。第55页/共66页 第第3步步 单因素的非参数检验设置：单因素的非参数检验设置：选择菜单“分析非参数检验单样本”：将“目标”选项卡选择“自定义分析”；在“字段”选项卡中选择“使用定制字段分配”，并将“成绩”字段选入“检验字段”；在“设置”选项卡中选择“自定义检验”，并选中“比较观察二分类可能性和假设可能性（二项式检验）（O）”，“检验选项”及“用户缺失值”保持默认选项；第第4步步 进行二项分布检验选项设置：进行二项分布检验选项设置：打开“二项式选项”对话框，设置“假设比例”为0.9，选择“定义连续字段的成功值”中的“定制割点”选项，并设置

12、割点为99。第56页/共66页 4 4.7.3 .7.3 二项分布检验二项分布检验SPSSSPSS实例分析实例分析第第5步步 主要结果及分析：主要结果及分析：二项式假设检验数据摘要 单尾检测的相伴概率Sig.=0.0430.05，因此应拒绝零假设，即小于90分的学生所占的比例与总体分布存在显著差异，即小于90分的学生所占比例比90%小。这说明优秀学生所占的比重是大于10%的。第57页/共66页 1基本概念 一 个游程（Run）就是某序列中位于一种符号之前或之后的另一种符号持续的最大主序列，或者说，一个游程是指某序列中同类元素的一个持续的最大主集。 主要用于检验一个变量两个值的分布是否呈随机分布

13、，即检验前一个个案是否影响下一个个案的值，如果没有影响，这一组个案便是随机的。 例如，30次掷硬币出现正反面的序列为000011100000110000011111100000，如果称连在一起的0或连在一起的1为一个游程，则共有4个0游程和3个1游程，共7个游程（R = 7）。第58页/共66页4.7.4 游程检验游程检验2统计原理 SPSS单样本变量随机性检验中，利用游程数构造检验统计量。如果设n1为出现1的个数，n2为出现0的个数，当n1, n2较大时，游程抽样分布的均值为 ，方差为 。在大样本条件下，游程近似服从正态分布，即 其中，r为游程数。1 2122rn nnn21 21 212212122(2)() (1)rn nn nnnnnnn rrrZ第59页/共66页 第60页/共66页10.37511.12510.87510.62511.50011.62511.25011.