SPSS均值比较与检验PPT

1、生物统计和实验设计，生物统计和实验设计，1、2，MEANS过程单样本测试，独立样本测试，成对样本测试，单向方差分析)，SPSS均值比较和测试，3，算术均值：方差：标准差：均值标准误差：关于公式(预先解释)，4，关于公式，峰度：偏斜度：N3，S0，N2，S0，返回到，5，MEANS过程。一、均值过程实际上更倾向于描述样本，可以计算出每组待比较的描述性指标，包括均值、标准差和和。二、按照分析比较均值的顺序完成窗口分析，打开均值主对话框(如图3-1所示)。6，图31表示主对话框，此框中的变量是因变量，即用于分析的变量。此框中的变量是独立变量，并且必须至少有一个变量。点击此按钮进入下一层，返回时按“上

2、一层”按钮。如图32、7所示，统计框：统计供选择，统计或预测层复选框：Anovatableandeta:对分组变量进行单变量方差分析并计算eta统计。Testforlinearity:生成第一层中最后一个变量的r和R2。图32在32选项对话框、单元统计框：中选择的描述统计默认为平均值、样本数和标准偏差。通过实例分析，测量了某市12岁儿童的身高和体重信息，并采用Means过程进行了基本描述性统计分析。9，1，操作步骤，1)打开数据文件“data03-MEANS_01.sav”。2)按顺序分析比较分析意味着打开主对话框。3)点击选项，打开选项对话框，选择统计项目。4)单击确定完成。10，选择hse

3、x，按下一步，输入第2层，选择年龄，图33，在主对话框中选择变量，图34，第二层变量框，11，选择统计项目，按下此按钮，检查这两个项目，第一层分组选择计算方差分析和线性检验，图35选项对话框，身高和年龄之间有线性关系吗？如果这个问题得到解决，仅仅建立一个控制层是不够的。应考虑选择身高h作为因变量，分类变量年龄作为第一控制变量，性别作为第二控制变量。两个分类变量分别放置在两个层中，并使用选定的项目。14，一级变量的方差分析结果，当前表为方差分析表，共6列：第一列方差来源：组间、组内、总方差；第二列是平方和；第三栏是自由度；第四列是均方差；第五列是f值；第六列是f统计的重要值。15，相关度量，表3

4、6是统计标度，统计显示因变量和自变量之间的联系强度，2是因变量中不同组之间的差异所解释的方差比，以及是组之间的平方和与总平方和的比。引言用于检验单个变量的平均值和假设检验值(给定常数)之间是否存在差异。第二，完成窗口分析，按照分析样品单样品测试的顺序，打开单样品测试主对话框(如图3-1所示)。首先，单样本t检验，t检验：17，图3-6单样本检验主对话框，图3-7选项对话框。测试变量框：用于选择要分析的变量。TestValue:用于输入已知的总体平均值，默认值为0，置信度区间值：用于输入置信区间，一般为90、95、99等。测试变量中缺少值的缺失值3360观察值将不会被计算。任何变量中缺少值的观察

5、值都不会被计算在内。18。3.实例分析某地区12岁男孩的平均身高为142.5厘米。1973年，在一个城市测量了120名12岁男孩的身高数据。数据编号为data08-02。假设一个城市12岁男孩的身高等于该地区12岁男孩的平均身高。1.操作步骤1)按照analyzed comparemeansonsampletest的顺序打开主对话框。(打开数据文件“data03-MEANS_02.sav”。2)在测试变量框中选择变量高度。3)在测试值中输入142.5，然后单击确定。，19，2，结果分析，表5-9是12岁男孩的观察次数、平均值、标准偏差和平均值标准误差的统计。表3-9单样本统计，表3-10单样本

6、检验。从表3-10可以看出，T值为1.032，自由度为119，显著值为0.3040.05。无效假设成立。样本平均值和测试值之间的差值为0.548，差值的95%置信区间为-0.5041.600。均值差的95置信区间包括0，因此可以得出结论，样本均值和总体均值之间没有显著差异，21。t检验：22。对于相关公式，当方差不均匀时使用公式，当方差均匀时使用公式：Sc是组合方差：方差的均匀性检验：23、1。引入用于测试来自独立群体的两组样本。如果两组样本不是相互独立的，则应使用成对样本测试。如果有一个以上的分组，单因素方差分析应使用单因素方差分析。如果要比较的变量是分类变量，应该使用交叉表函数。独立样本的

7、t检验也要求整个群体服从正态分布。如果总体明显不服从正态分布，则应使用非参数检验。2.完整的窗口分析按照分析比较的顺序进行。打开独立样本测试主对话框(如图3-10)，2。独立样本t检验，24。图510独立样本t测试主对话框，图511定义主对话框，并从源变量框中选择要测试的变量。是一个分组变量，只能有一个。输入分组变量的值条件，例如1表示男性，2表示女性。输入截止点值，如重量60公斤等。25，测试变量中缺少值的观察值将不会被计算。任何变量中缺少值的观测值都不会被计算。输入置信区间，通常为90、95、99等。图5-9独立样本测试的选项对话框。3.通过实例分析来检验男女员工当前的工资是否存在显著差异

8、。1.操作步骤1)按照analyzedecomparemansionalsindependent-samplet test的顺序打开主对话框。打开数据文件“data03-MEANS_03.sav”。2)在测试变量框中选择变量薪资。3)在按性别选择的分组变量框中，用作测试变量。4)打开定义组对话框，在组1中输入f，在组2中输入m，单击继续，然后单击确定。结果分析表3-11是对男女员工当前工资平均值的观察数、平均值、标准差和标准差的统计。表3-11分组统计，表3-12独立样本t检验结果，从表3-12中可以看出，等变假设线是基于等方差假设的检验，当方差相等时，检验这条线的结果；等方差非等方差线是在不

9、等方差假设下的一种检验。当方差不相等时，研究这条线的结果。在levenestestforequisitionofvariance列中，显著值为0.0000.05，因此可以认为方差不相等，因此应该调查第二行中的结果。可以看出，有效值为0.0000.05，因此平均值被认为是不相等的。28，95置信区间的平均差值介于-18003.0和12816.7之间，不包括0，因此可以得出结论，样本平均值和总体平均值之间存在显著差异。从T检验可以得出，P值为0.0000.05，平均差异的95置信区间不包括0，说明女员工的当前工资明显低于男员工，差异具有统计学意义。值得注意的是，在实际应用中，由于工作级别和工作经验

10、等其他条件，不能得出平均工资差异是由性别差异造成的结论。小心根据分析结果得出结论！引言用于测试两个相关样本是否来自具有相同平均值的群体。第二，完成窗口分析1。主对话框按照分析比较平均搜索样本测试的顺序打开配对样本测试主对话框(如图3-1所示)；第三，配对样本t检验，30，从源变量框中选择配对变量移入，所选变量与图39中的变量相同。图310 310显示-样品测试对话框、31。三。研究饲料中维生素E缺乏与单位肝脏中维生素A含量关系的实例分析。按性别和体重将大鼠分为8对，每对大鼠分别饲喂正常饲料和维生素E缺乏饲料。一段时间后，肝脏中维生素A含量(摩尔/升)测量如下。现在我想知道饲料中维生素E的缺乏。

11、表3-12配对样本t检验数据，32，1，操作步骤1)输入数据并定义变量名称：正常饲料组的测量值为x1，维生素e缺乏饲料组的测量值为x2(数据文件“data03-MEANS_04.sav”。2)按照analyzecomparemansaved-SampleTtest的顺序打开主对话框。3)单击变量x1，然后单击x2，将x1和x2发送到变量框中。在左下角的电流选择框中，出现变量1和变量24。)单击确定。2.输出结果和分析。表3-13描述了配对样本T检验的统计。从表3-13可以看出，变量x1的均值、标准差和标准差分别为34.750、6.649和2.351，变量x2的均值、标准差和标准差分别为26.238、5.821和2.058。从表3-14可以看出，这种情况下有8对观测值，相关系数为0.586。相关系数的显著性检验表明，显著性值为0.127