SPSS06均值比较与T检验.pptVIP

第5题参考答案 51人训练前平均体重71.255kg ，训练后平均体重68.912kg，标准差分别为7.0989、7.2289， 训练后比训练前体重降低的平均值为2.34kg， 训练前后体重相关系数0.951，不相关的概率小于0.01，高度相关。 配对T检验的分析结果： 假设是：训练前后体重均值无显著差异。检验结果sig小于0.001拒绝原假设。 结论，训练后平均体重明显低于训练前，且差异非常显著，训练效果好。 可以进一步按不同性别分开分析，或分年龄段分析，进行比较。 返回 第6题参考答案 从上表看出两个培训中心学员考试成绩的平均值，A中心高于B中心；且离散程度B中心更高些； 第二表，F检验结果方差具有齐性，所以t=2.155，df=66，sig=0.035小于0.05，两培训中心教学成绩差异显著。 返回 根据数据分布特征 采用T检验方法 还是 非参分析方法 判断 返回 返回 第6章 均值比较与检验 返回 以Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为： Discriptive Statistics Compare Means General Linear Model（第一项） Correlate Regression（前半截） Compare Means菜单集中了几个用于计量资料均数间比较的过程。具体有： Means过程 对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。 One-Samples T Test过程 进行样本均数与已知总体均数的比较。 Independent-Samples T Test过程 进行两样本均数差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。 Paired-Samples T Test过程 进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。 One-Way ANOVA过程 进行两组及多组样本均数的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较。 目录 MENS过程 单一样本t检验 单一样本T检验的操作 单一样本T检验的应用实例 独立样本T检验 独立样本T检验的操作 独立样本T检验的应用实例 配对样本T检验 配对样本T检验的操作 配对样本T检验的应用实例 习题参考答案 结束 返回 有关公式： 1. Sum总和、加权和公式分别为： 2. Number of Cases观测量数，公式：如果定义了加权变量为w，则 ， 返回 有关公式 算术平均值： 方差： 标准差： 均值标准误： 返回 有关公式 峰度： 偏度： N≥3，S0 N≥2，S0 返回 均值比较主对话框 返回 【Dependent List框】用于选入需要分析的变量。 【Independent List框】用于选入分组变量。 MEANS过程对话框 返回 Statistics框 可选的描述统计量。它们是： sum，number of cases 总和，记录数 mean, geometric mean, harmonic mean 均数，几何均数，修正均数 standard deviation，variance，standard error of the mean 标准差，均数的标准误， 方差 median, grouped median 中位数，频数表资料中位数（比如30岁组有5人，40岁组有6人，则在计算grouped median时均按组中值35和45进行计算）。 minimum，maximum，range 最小值，最大值，全距 kurtosis, standard error of kurtosis 峰度系数，峰度系数的标准误 skewness, standard error of skewness 偏度系数，偏度系数的标准误 percentage of total sum, percentage of total N 总和的百分比，样本例数的百分比 Cell Statistics框 选入的描述统计量。 Statistics for First layer复选框组? Anova table and eta 对分组变量进行单因素方差分析，并计算用于度量变量相关程度的eta值。 Test for linearity 检验线性相关性，实际上就是上面的单因素方差分析。 分析实例 （默认参数） 27名男女学生身高数据。数据文件data08-01，每组数据中的变量顺序是：No编号、sex性别、age年龄、h身高、w体重。 观测量处理汇总表 基本描述统计量 a b 返回 分析实例两个分类变量分别放在两层中 相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高随年龄的增长呈线性关系？如果解决这样的问题，只建立一个控制层就不够了。应该考虑，选择身高h作为因变量，分类变量ag