T檢驗(yàn)及單因素方差分析.ppt

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1、T檢驗(yàn)以及單因素方差分析T檢驗(yàn),亦稱studentt檢驗(yàn),主要用于樣本含量較?。╪<30),總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布資料。t檢驗(yàn)是用t分布理論來推論差異發(fā)生的概率,從而比較兩個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。它與z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)并列。T檢驗(yàn)之T分?jǐn)?shù)研究發(fā)現(xiàn),從正態(tài)分布的總體中抽取樣本時(shí),樣本平均數(shù)的分布也是一個(gè)正態(tài)分布,樣本平均數(shù)的差異量的分布也是正態(tài)分布,其分布特征可以用Z分?jǐn)?shù)來描述。但是,在實(shí)際計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)時(shí),需要首先知道總體的標(biāo)準(zhǔn)差,然后計(jì)算抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)誤。如果總體標(biāo)準(zhǔn)差未知,也就只能使用樣本標(biāo)準(zhǔn)差作為它的估計(jì)值了,以

2、這一估計(jì)值計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)誤就是一個(gè)波動(dòng)值了。因此,此時(shí)不能使用Z分?jǐn)?shù)來描述其分布特征,而是要用t分?jǐn)?shù)來描述其分布特征。T檢驗(yàn)之T分布t分布是一個(gè)均值為零左右對(duì)稱的丘形分布,峰度低于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,尾部高于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。自由度越大其分布越接近于正態(tài)分布,所以在大樣本檢驗(yàn)中可以使用Z檢驗(yàn)代替t檢驗(yàn)。t分布曲線形態(tài)與n(確切地說與自由度df)大小有關(guān)。與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線相比,自由度df越小,t分布曲線越平坦,曲線中間越低,曲線雙側(cè)尾部越高;自由度df越大,t分布曲線越接近正態(tài)分布曲線,當(dāng)自由度df=∞時(shí),t分布曲線為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲

3、線。T分布t分布與Z分布的比較T分布有如下性質(zhì):1,單峰分布,曲線在t=0處最高,并以t=0為中心左右對(duì)稱;2,與正態(tài)分布相比,曲線最高處較矮,兩尾部比較高;3,隨著自由度的增大,曲線逐漸接近正態(tài)分布,極限為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。t檢驗(yàn)分為單總體檢驗(yàn)和雙總體檢驗(yàn)一、單總體t檢驗(yàn)檢驗(yàn)一個(gè)樣本平均數(shù)與一個(gè)已知的總體平均數(shù)的差異是否顯著。適用條件:當(dāng)總體分布是正態(tài)分布,總體標(biāo)準(zhǔn)差未知且樣本容量小于30時(shí)。這時(shí)一切可能的樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的離差統(tǒng)計(jì)量呈t分布,采用單總體t檢驗(yàn)。(如果樣本是屬于大樣本,即n>30,那么可用正態(tài)分布近

4、似處理)。單總體t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:二、雙總體t檢驗(yàn)雙總體t檢驗(yàn)是用t分布理論來推論差異發(fā)生的概率,從而檢驗(yàn)兩個(gè)樣本平均數(shù)與其各自所來自總體之間的差異是否顯著。雙總體t檢驗(yàn)又分為兩種情況一是獨(dú)立樣本平均數(shù)的顯著性檢驗(yàn),即獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。各實(shí)驗(yàn)處理組之間毫無相關(guān)存在,為獨(dú)立樣本。首先進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)。用于檢驗(yàn)兩組非相關(guān)樣本被試所獲得的數(shù)據(jù)的差異性。二是相關(guān)樣本平均數(shù)差異的顯著性檢驗(yàn),即配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。用于檢驗(yàn)匹配組被試獲得的數(shù)據(jù),或同組被試在不同條件下所獲得的數(shù)據(jù)的差異性,這兩種情況組成的樣本為相關(guān)樣本。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)各實(shí)驗(yàn)

5、處理組之間毫無相關(guān)存在,為獨(dú)立樣本,方差齊性時(shí),統(tǒng)計(jì)量為:其中S1和S2為兩樣本方差;n1和n2為兩樣本容量。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)兩樣本個(gè)體之間存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,即為相關(guān)樣本統(tǒng)計(jì)量為:t檢驗(yàn)步驟例:難產(chǎn)兒出生體重n=35,=3.42,S=0.40,一般嬰兒出生體重μ0=3.30(大規(guī)模調(diào)查獲得),問相同否?解:1.建立假設(shè)H0:μ=μ0H1:μ≠μ02.計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量3.查相應(yīng)界值表,確定P值,下結(jié)論查附表1,t0.05/2.34=2.032,t0.05,按α=0.05水準(zhǔn),接受H1,兩者之間無顯

6、著差異。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)SPSS操作1、將數(shù)據(jù)組織成如圖所示的樣式,第二列數(shù)據(jù)是分組,第一組數(shù)據(jù)和第二組數(shù)據(jù)放在一起2、在菜單欄上執(zhí)行:analyze--comparemeans--independentsamplesTtest個(gè)不同總體之間是否存在某種差異性,如比較男生樣本和女生樣本的平均記憶力水平、場(chǎng)依存性分?jǐn)?shù)等;另一情況是來自于同一總體的兩個(gè)樣本,分別在不同條件下進(jìn)行同樣的測(cè)量,然后比較兩個(gè)樣本測(cè)量的平均值的差異性,以判斷不同條件對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。3、打開如圖所示的對(duì)話框,我們將要比較平均數(shù)的變量放到testvar

7、iables,將分組變量放到groupingvariables,點(diǎn)擊definegroups4、在打開的對(duì)話框中,設(shè)置組1和組2的值分別是1,2,然后點(diǎn)擊繼續(xù)5、回到這個(gè)對(duì)話框,點(diǎn)擊ok按鈕6、看到輸出結(jié)果,我們先要分析第一個(gè)sig值,如圖所示的數(shù)字,這個(gè)數(shù)字大于0.05可以認(rèn)為兩個(gè)樣本方差是齊性的,我們就看第一行的數(shù)據(jù)7、第二個(gè)sig值是0.078大于0.05說明兩個(gè)樣本的平均數(shù)是沒有差異的8、假如在第六步中,提到的sig值小于0.05,即方差不齊性,那就要看第二行數(shù)據(jù),第二個(gè)sig值為0.079大于0.05,說明兩

8、個(gè)樣本的平均數(shù)是沒有差異的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)SPSS操作1、輸入數(shù)據(jù),調(diào)出相關(guān)操作窗口2、根據(jù)成對(duì)的變量自定義進(jìn)行選擇配對(duì),將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。點(diǎn)擊選項(xiàng),設(shè)置置信區(qū)間,默認(rèn)為95%,處理缺失值。全部設(shè)定好之后選擇確定按鈕獲得配對(duì)均值比較結(jié)果。3、第一個(gè)表格是數(shù)據(jù)的基本描述。第二個(gè)是數(shù)據(jù)前后變化的相關(guān)系數(shù),概率大于顯著性水平0.05,則說明

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