《参数检验T检验》PPT课件

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1、均值差异性假设检验（一）T检验假设检验是统计推断的一种重要手段，主要用于比较群体间的某种属性的差异性。使用一定的统计检验，以确定差异程度：是显著的差异还是不显著的差异。均值差异性假设检验的概念一、基本概念⒈对样本的总体分布或分布参数进行假设H0例：样本为正态分布总体样本与原设样本的方差差异不显著。零假设：总体样本与原设样本的均值差异不显著。⒉对两组样本，或按分组变量分开的两组样本，求检验统计量。例如：求Z检验量，由Z查表可得相伴概率P⒊把P与显著度标准α比较（可以根据实际情况定为0.01，0.05,或0.1）P>

2、α大概率事件表示假设正确，或称可以接受。P<=α小概率事件假设不成立，或称不能接受。⒋避免两类错误α类错误：拒绝了正确的H0假设，如显著度标准定高了，该接受的没被接受，即被认为是小概率事件而被拒绝。β类错误：接受了错误的H0假设，如显著度标准定低了，不该接受的被接受了，即被认为是大概率事件而接受了。有效解决办法：⑴适当增加原设样本的数量。⑵恰当地选择显著度标准，结合所研究的问题可以制定本专业认可的显著度标准。二、假设检验的分类⒈参数检验（ParametericTest）已知样本满足某种分布，不知分布参数，对参数进

3、行假设检验。⒉非参数检验（None-ParametericTest）不知样本满足何种分布，先检验样本分布。假设满足某种标准的分布如：正态分布、泊松分布，检验这种假设可否接受。⒊零假设H0和备择假设H1H0：总体样本分布与原设样本分布无显著差异H1：总体样本分布与原设样本分布有显著差异H0为大概率事件；H1为小概率事件例如：全区学生μ=65分，=8.8(标准差)某校学生平均67分,n=83人计算：Z=由Z查表得P=0.0384<0.05H0不能接受，H1出现了。⒋统计推断的判据样本统计量的值，在以期望值μ为中心的分

4、布中出现的概率。判据P〈=α拒绝H0P〉α接受H0上例题结果表明，用该学校的学生成绩情况不能正确反映全区学生的总体情况。解决方法是重新抽样，或者是增大原设样本的数量。单样本的T检验单样本的T检验(One-sampleTTest)用于将某一个变量的均值与特定的值进行比较，检验其差异的显著程度。H0假设样本均值与设定的检验值差异不显著。一、检验条件变量的取值应当满足正态分布。二、操作步骤执行[Analyze][CompareMeans][One-SampleTTest]检验变量移动到：TestVariables窗口在

5、Testvalue中输入检验值。“Options”中可以设置：置信区Confidence：例如95%(缺省值)缺失值MissingValue:Excludecasesanalysisbyanalysisvariable表示排除在做统计分析的变量中含有缺失值的个案。Excludecaseslistwise表示排除在检验变量列表中开列的变量中含有缺失值的个案。三、检验结论（例题ZKD004.SAV）在输出报告中可以显示两部分内容：表一：One-SampleStatisticsNMeanStd.DeviationStd

6、.ErrorMean22161.09091.7971.3831表一计算了变量的有效个案数，平均值，标准差和标准误。表二：TestValue=162tdfSig.(2-tailed)Mean95%ConfidenceDifferenceIntervaloftheDifferenceLowerUpper-2.37321.027-.9091-1.7059-.1123表二计算了变量的T值，自由度，双侧显著度水平，均值与检验值的差，置信区的范围。置信区的上边界：TestValue+Upper=162-.1123置信区的下边

7、界：TestValue+Lower=162-1.7059四、命令语句T-TEST/TESTVAL=检验值/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=检验变量/CRITERIA=CIN(.95)两独立样本均值差异性检验一、检验条件1．两组不相关样本，均呈正态分布。2．一个或多个因变量，一个自变量（两水平）个案数超过50，自动转换为Z检验例如：在研究体重与性别的关系时，体重作为因变量，则性别就是自变量。自变量的取值为两种水平：M和F。T-检验是检验不同水平下的均值差异是否显著。H0假设：两组样本均值的差异

8、不显著。二、T检验概念方差差异不显著的T-检验为齐次性T检验：t=其中：σ2=自由度D.F.=n1+n2-2若两样本来自同一总体：t=方差差异显著的T-Test为非齐性T检验：t’=自由度三、操作步骤执行：[Analyze][CompareMeans][IndependentSampleTTest]选择检验变量到TestVariables变量窗口中分组变量到Groupin