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1、精选文档独立样本T检验要求被比较的两个样本彼此独立,既没有配对关系,要求两个样本 均来自正态分布,要求均值是对于检验有意义的描述统计量。例如:男性和女性的工资均值比较分析比较均值独立样本T检验。分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺活量均值之间是否有显著性差异。组统计量身高N均值标准差均值的标准误体重>= 155.001340.8385.11691.4192< 155.001634.1133.8163.9541肺活量>= 155.00132.4038.40232.11158< 155.00162.0156.42297.10574基本信息的描述方差
2、齐次性检验(详见下面第二个例题)和T检验的计算结果。从sig(双侧)栏数据可以看出,无论两组体重还是肺活量,方差均是齐的,均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。体重T检验结果,sig(双侧)=0.000,小于0.01,拒绝原假设。两组均值之差的99%上、下限均为正值,也说明两组体重均值之差与0的差异显著。由此可以得出结论,按身高155.0分组的两组体重均值差异,在统计学上高度显著。肺活量T检验的结果,sig(双侧)=0.018,大于0.01,。两组均值之差的上下限为一个正值,一个负值,也说明差值的99%上下限与0的差异不显著。由此可以得出结论,按身高155.0分组烦人两组肺活量均值差异在
3、99%水平上不显著,均值差异是由抽样误差引起的。以性别作为分组变量,比较当前工资salary变量的均值组统计量性别N均值标准差均值的标准误当前工资女216$26,031.92$7,558.021$514.258男258$41,441.78$19,499.214$1,213.968方差齐性检验(levene检验)结果,F值为119.669,显著性概率为p<0.001,因此结论是两组方差差异显著,及方差不齐。在下面的T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行的数据作为本例的T检验的结果数据,另一航是假设方差相等的T检验的据算数据,不取这个结果。T的值 sig两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9.差值的标准误为1318.40差分的95%的置信区间在-18003-12816之间,不包括0,也说明两组均值之差与0有显著差异。结论:从T 检验的P的值为0.000<0
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