双变量的统计分析之均值比较与检验 .pptxVIP

第六章 双变量的统计分析之二 ——均值比较与检验 主要内容MEANS过程单一样本T检验 (One-Sample T Test）独立样本T检验 (Independent-Sample T Test)配对样本T检验 (Paired-Sample T Test)方差分析（One-Way ANOVA）MEANS过程一、 Means过程 该过程实际上更倾向于对样本进行描述，可以对需要比较的各组计算描述指标，包括均值、标准差、总和、观测量数、方差等一系列单变量统计量。二、完全窗口分析 按Analyze—Compare Means—Means顺序，打开Means主对话框（如图6--1）。该框的变量为因变量，即用于分析的变量。单击此按钮，进入下一层，返回则按Previous按钮。该框的变量为自变量，必须至少有一个变量见图6—2图6—1 Means主对话框Cell Statistics框: 选入的描述统计量，默认为均值、样本数、标准差。Statistics框：供选择的统计量Statistics for First Layer复选框：Anova table and eta: 进行分组变量的单因方差分析并计算eta 统计量。Test for linearity:产生第一层最后一个变量的R和R2。 图6—2 Options 对话框三、例题分析 某医生测得如下血红蛋白值(g%),用Means过程对其做基本的描述性统计分析。编号性别年龄血红蛋白值编号性别年龄血红蛋白值编号性别年龄血红蛋白值111813.6615116108821181065301181256172168.363111613.6542179.871811811875217854332181035202177.783421812562121611.363511816402211612.783611813.7892168.052311815.093711711.671011814673811710.98112181256392168.781211615.502621812.564011611.351321812.252721711.561421710.062811614.67表5-1血红蛋白值(g%)1、操作步骤 1） 打开数据文件“Means过程.sav” 。2)按顺序Analyze Compare Means Means打开主对话框。3)单击Option, 打开Options对话框,选择统计项目。4）单击OK完成。9、我们的市场行为主要的导向因素，第一个是市场需求的导向，第二个是技术进步的导向，第三大导向是竞争对手的行为导向。10、市场销售中最重要的字就是“问”。11、现今，每个人都在谈论着创意，坦白讲，我害怕我们会假创意之名犯下一切过失。12、在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言。13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。14、市场营销观念：目标市场，顾客需求，协调市场营销，通过满足消费者需求来创造利润。15、我就像一个厨师，喜欢品尝食物。如果不好吃，我就不要它。16、我总是站在顾客的角度看待即将推出的产品或服务，因为我就是顾客。17、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。选hbsex图6—3 在主对话框选送变量按Next,进入layer 2of 2,选age图6—4 第二层变量框选择统计项目复选此2项,第一层次分组选择计算方差分析和线性检验按此按钮图6—5 Options对话框2. 结果及分析表6—1 观测量摘要表 表6—1 是观测量摘要表，观测量总个数为40，其中有效值为40个、无效值0。表6—2 分组描述统计量 表6—2 分三部分：第一、二部分先按性别分组，再按年龄分组计算观测值合计、均数、标准差、方差和个数；第三部分只按年龄分组，最后一行为合计。表6—3 按性别分组的描述性统计量 血红蛋白* 性别表6—4 按年龄分组的描述统计量 血红蛋白* 年龄 表6—3、4是将sex和age一起放在layer 1of 1中，分别计算男、女（不作年龄分组）。年龄分三组（不作性别分组）的观测值合计、均数、标准差、方差和个数。表6—5 方差分析表 表6—5是方差分析表，共6列：第一列方差来源：组间的、组内的、总的方差；第二列为平方和；第三列为自由度；第四列为均方；第五列为F值；第六列为