3a均值检验.pptVIP

参数检验 单样本t检验 两个独立样本T检验 两个配对样本T检验 单样本t检验 (一)含义： 检验某变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。 例如：周岁儿童的平均身高是否为75厘米 居民平均存（取）款金额是否为2000元 (二)要求： 样本总体服从正态分布 举例：3a 均值检验.ppt 现有一组样本观测值：10.01，10.02，10.02，9.99。假设H。： 总体均值=10。请判断假设是否正确。 结果分析：p值=0.252〉0.05，表明统计值T落在t0.025的内侧，应当接受假设：总体均值为10。 两个独立样本T检验 所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。 如 分别在A田调查了13株小麦和B田里调查了11株小麦高度，分析A田小麦高度是否高于B田。其调查数据如下： A田： 26.0 32.4 37.3 37.3 43.2 47.3 51.8 55.8 57.8 64.0 65.3B田： 16.7 19.8 19.8 23.3 23.4 25.0 36.0 37.3 41.4 41.7 45.7 48.2 57.8 数据处理演示数据包\独立样本t检验数据.SAV 列方差齐次性检验结果： F值为0.038，不显著。?那么应该从表行读取数值。t值是-2.539，Sig.小于0.05。可以得出结论：B田与A田的株高差异显著。两组的株高均值之差为13.56，平均B田小麦低于A田小麦13.56。差值的标准误为5.341。 两个配对样本T检验 两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。 举例 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。数据如表4-3所示。 表4-3 培训前后的成绩变化  数据处理演示数据包\配对样本检验数据.sav 结果分析： 对比组数学：p=0.0460.05，说明培训前后有显著不同。 对比组化学，同理。 * 79.00 68.00 89.00 56.00 2_new9 88.00 89.00 78.00 89.00 2_new8 87.00 78.00 98.00 78.00 2_new7 87.00 78.00 88.00 67.00 2_new6 99.00 98.00 89.00 50.00 2_new5 88.00 89.00 99.00 70.00 2_new4 98.00 89.00 89.00 89.00 2_new3 89.00 89.00 89.00 23.00 2_new2 99.00 100.00 76.00 99.00 2_new1 98.00 76.00 56.00 89.00 wish 98.00 97.00 76.00 56.00 jess 87.00 89.00 87.00 79.00 watet 88.00 87.00 89.00 89.00 s 88.00 78.00 78.00 54.00 hah 78.00 67.00 78.00 59.00 shizg 70.00 56.00 80.00 79.00 yu 99.00 45.00 89.00 88.00 yaju 90.00 100.00 98.00 99.00 hxh 化 学 2 化 学 1 数 学 2 数 学 1 人 名 *