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1、l假设检验是一种根据样本数据来推断总体的分布或均值、方差等总体统计参数的方法。l根据样本来推断总体的原因：总体数据不可能全部收集到。如：质量检测问题收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力l假设检验包括：参数检验非参数检验l基本信念：利用小概率原理进行反证明。小概率事件在一次实验中不可能发生。例如：对大学男生平均身高进行推断H0：平均身高为173样本平均身高为178，由于存在抽样误差，不能直接拒绝H0。而需要考虑：在H0成立的条件下，一次抽样得到平均身高为178的可能性有多大。如果可能性较大，是个大概率事件（与相比较），则认为H0正确。否则，如果可能性较小，是个小概率事件，但确实发生了，则只能
2、认为H0不正确。概率P值即为观测结果或更极端现象在零假设成立时出现的概率假设检验的基本步骤(1)根据检验的目标，对待推断的总体参数或分布作一个基本假设H0(2)构造检验统计量,且该统计量服从某种已知分布.(3)利用收集到的样本数据和基本假设计算检验统计量的值，并得到相应的相伴概率P值，即：检验统计量在某个特定的极端区域取值在H0成立时的概率.(4)如果概率P值小于用户给定的显著性水平a，则拒绝H0.否则，不拒绝H0.l单样本t检验l两独立样本t检验l两配对样本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(二)要求：样本来自的总
3、体服从正态分布(三)基本思路：lH0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.l构造检验统计量.从样本均值的分布出发,即:N(u0,2/n).于是：总体方差未知时构造t统计量D=X-u0t统计量服从n-1个自由度的t分布l计算t统计量和对应的相伴概率P(绝对值大于等于的双侧概率)l结论:P,则拒绝H0,认为总体均值与检验值之间有显著差异.P,不能拒绝H0.nSDt/(四)基本操作步骤(1).菜单选项:Analyze-compare means-one-samples T test(2).指定检验值:在test后的框中输入检验值(五)option选项lconfidence interval
4、:指定输出总体均值与检验值差值的置信区间.默认值为95%.lMissing values:缺失值的处理(单样本检验时以下选项没有差别)exclude cases analysis by analysis:当分析时涉及到有缺失值变量时再剔除相应的个案exclude cases listwise:剔除所有含缺失值的个案后再分析(一)含义:根据两独立样本的数据,对两总体均值是否有显著差异进行推断。例如：男生和女生的计算机平均成绩有显著差异吗？(二)要求:l两样本必须相互独立,即:抽取其中一批样本对抽取另一批样本没有任何影响.(如:北京周岁儿童与上海儿童的平均身高)l两总体服从正态分布(三)基本思路：
5、lH0:u1-u2=0,两总体均值无显著差异.l构造检验统计量.从两样本均值差的分布出发,即:N(u1-u2,2x1-x2).于是两总体均方差未知时构造t统计量：两总体均值差的抽样分布标准差：方差相等：用合并方差方差不等：l计算t统计量和对应的相伴概率P (绝对值大于等于该值的双侧概率)2(/21221221nntnSpnSpxxt)(/)(22212121ftnSnSxxt1)(1)()(22222121212222121nnSnnSnSnSf(三)基本思路：l结论：方差齐性F检验利用Levene F检验确定两总体方差是否齐性.H0:两总体方差无显著差异.该检验首先计算每个个案与所属组均值之
6、差并取绝对值.然后对其进行单因素方差分析.(三)基本思路：l结论：首先,如果F检验的P,则拒绝F检验的H0,认为方差不齐性;其次看Unequal行的t检验概率.如果,则拒绝t检验的H0,认为两总体均值有显著差异;如果,则不拒绝t检验的H0.首先,如果F检验的P,则不能拒绝F检验的H0,认为方差齐性;其次看equal行的t(四)基本操作步骤(1).菜单选项:analyze-compare means-independent-samples T(2).选择若干变量作为检验变量到test variables框(3).选择代表不同总体的变量作为分组变量到grouping variable 框(4).定
7、义分组变量的分组情况Define Groups.：use specified values:定义分组变量的分组标志值分别是什么cut point:分组变量为连续变量.输入一个数字,将大于等于该值的分成一组,小于该值的分成另一组.(一)含义:根据配对样本对两总体均值是否有显著差异进行推断.例如：某种减肥茶是否有效(二)要求:l两样本数据必须两两配对,即:样本个数相同,个案顺序相同.如:减肥茶的效果、不同广告形式对销售额的影响.(控制了个案自身的影响)l两总体服从正态分布(三)基本思路lH0:两总体均值无显著差异,差值序列的均值u0=0.l构造统计量：同单样本均值检验D=X-u0 S为差值序列的标准差实质是先求出每对测量值的差值;然后检验差值序列的均值是否与0有显著差异.如果差值的均值与0有显著差异,则认为两总体均值存在显著差异;否则,与0无显著差异,则认为两总体均值不存在显著差异.nSDt/(三)基本思路l计算t统计量和对应的相伴概率P(绝对值大于等于的双侧概率)l结论:P,则拒绝H0,认为两总体均值有显著差异.P,不能拒绝H0.(四)基本操作步骤(1).菜单选项:analyze-compare means-paired-samples T(2).选择一对或若干对配对变量作为检测变量到paired variables框.(3)option选项同独立样本的T检验
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