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第五章参数检验
第五章
SPSS的参数检验
10/17/2017
主要内容
《单个总体的均值检验
°两个总体的均值比较
°利用两个独立样本《利用两个配对样本
《统计学的范畴:
推论统计
《根据样本数据推断总体的分布或均值方差等总体统计参数
《方法:
<-参数检验
《非参数检验
统计方法
【检验
参数检验与非参第
非参数检验是当总体分布未知的情况下本数据对总体的分布形式或特征进行推断。
假设检验是一种根据样本数据推断总体的分布或
均值、方差等总体统计参数的方法。
《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
O收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力
《假设检验包括:
O参数检验
O非参数检验
《提出基本假设H。
《构造服从某种理论分布的检验统计量
利用样本数据和基本假设计算检验统计量的观测值,并得到概率P值(检验统计量在特定极端区域
取值在Ho成立时的概率)
如果概率P值小于用户给定的显著性水平“则拒
绝Ho;否则,不拒绝Ho
《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。
e例如:
对大学男生平均身高进行推断
oHo:
平均身高为173
E1
o样本平均身高为178,由于存在抽样误差,不能直接拒绝H。
。
而需要考虑:
在H。
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a相比较),则认为H。
正确。
否则,如果可能性较小,是个小概率事件,但确实发生了,则只能认为H。
不正确。
O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
SPSS中的参数检验方法
单样本t检验
e两独立样本t检验
《两配对样本t检验
单样本t检验
《目的:
对某个总体的均值与指定的检验值之间是否存在显著差异进行检验
O例:
大学毕业生的月平均工资与3500元是否有显著差异
手段:
利用单个样本的均值对总体均值进行检验
理论依据:
样本均值的抽样分布
O抽样分布:
样本统计量的概率分布
O结果来自容量相同的所有可能样本
O提供了有关样本统计量的概率信息,是推断的理论基础,是抽样推断科学性的重要依据
•当总体服从正态分布N~T时,来自该总体旳所有容量为兀的样本的均值云也月色从正态分布,云的数学期望为“,方差为,加。
即X^N(ju,a2/n)
•设从均值为“方差为b2的一个任意总体中抽取容量为〃的样本,当〃充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为“、方差为,加的正态分布
紀的抽样分布
(丹=2〉
又的抽样分布
c?
?
=5)
疋的抽样分祁
(«=305
&基本步骤:
oHo:
u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异
«选择检验统计量
O计算t统计量的观测值和概率P值
。
结论:
PWa,拒绝%,认为总体均值与检验值之间有显著差异.P>a,不能拒绝Ho
小
用样本标
准差S代替
•注意:
SPSS给出的双侧检验的概率P值
t检验
X-U
单样本t检验
《基本操作步骤
(1)菜单选项:
分析->比较均值-〉单样本T检验
(2)指定检验值:
在检验值框中输入原假设值
单样本t检验
《SPSS中的选项
O置信区间:
指定输出卩一山的置信区间•默认值为95%.
o缺失值的处理策略
O当涉及缺失值变量的计算时剔除包含缺失值的样本
。
剔除所有含缺失值的个案后再计算
目的:
对两总体的均值是否有显著差异进行推断。
例:
男女生的月平均工资是否存在显著差异手段:
利用两个独立样本的均值差对两总体的均值差进行检验
O独立样本:
抽取一个样本对抽取另一个没有影响
《理论依据:
两独立样本均值差的抽样分布
两独立样本t检验
《理论依据:
两独立样本均值差的抽样分布
M-1-P2
e理论依据:
两独立样本均值差的抽样分布
两总体方差已知:
八-("-如)〜皿01)
〜两总体方差未知且相等:
严_(®-l)S;+(〃2-1)S;
"〃1+〃2一2
《两总体方差未知且相等:
《基本步骤:
OHo:
Ui-U2=O,两总体均值不存在显著差异o选择检验统计量o计算t统计量的观测值和概率P值
oSPSS给出方差齐性和异方差下的两个检验结果o首先判断方差是否齐性;然后对t检验做决策
《SPSS方差齐性F检验:
LeveneF检验
oH。
:
两总体方差无显著差异.
o方法:
计算各观测与所属组均值之差的绝对值;对绝对离差进行单因素方差分析.
两独立样本t检验
e结论:
O首先如果F检验的PWa,则拒绝F检验的%,认为方
差不齐性;其次看方差不齐行的t检验概率.如果
Wa,则拒绝t检验的H°,认为两总体均值有显著差异;如果〉a,则不拒绝t检验的H()・
o首先如果F检验的P>a,则不能拒绝F检验的%,认
为方差齐性;其次看方差齐行的t检验概率•其余同
两独立样本t检验
《基本操作步骤
(1)菜单选项:
分析->比较均值->独立样本T检验
(2)选择若干变量作为检验变量到检验变量框
(3)选择代表不同总体的变量作为分组变量到分组变
量框
(4)定义分组变量的分组情况:
。
定义分组变量的分组标志值分别是什么
。
若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.
《目的:
对两总体的均值是否有显著差异进行推断
O例:
研究某减肥产品的减肥效果,对比减肥前与
减肥后的体重总体
《手段:
利用两配对样本的均值差对两总体的均值差
进行检验
O配对样本:
抽取一个样本对抽取另一个有影响
°理论依据:
均值差的抽样分布
/;
y
样本差值计算表
训练前
训练后
94.5
85
9.5
101
89.5
11.5
110
101.5
8.5
103.5
96
7.5
97
86
n
88.5
80.5
8
96.5
87
9.5
101
93.5
104
93
n
116.5
102
14.5
合计
—
98.5
实质:
先求出每对测量值的差值;然后检验差值样本的均值是否与0有显著差异.
两配对样本t检验
O如果差值的均值与0有显著差异,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
两配对样本t检验
《基本操作步骤
(1)菜单选项:
分析-〉比较均值-〉配对样T检验
(2)
选择一对或若干对配对变量作为检测变量到成
对变量框.
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