社會科學研究方法（全套課件）,社會科學,研究,鉆研,方法,法子,全套,課件 方差分析與SPSS應用,均值比較和T檢驗,1 Means 過程 2 單一樣本T檢驗 3 兩獨立樣本T檢驗 4 兩配對樣本T檢驗,,2,1 Means 過程,1.1 定義和計算公式 定義：Means過程是SPSS計算各種基本描述統(tǒng)計量的過程，Means過程是按照用戶指定條件，對樣本進行分組計算均值和標準差。 可以指定一個或多個變量作為分組變量 多個分組變量時，可以指定變量層次關系 同層次 不同層次 計算公式：,3,4.1 Means 過程,1.2 SPSS實現過程 研究問題 比較不同性別同學的數學成績平均值和方差。 表4-1 數學成績表 實現步驟,4,,圖4-1 選擇菜單,圖4-2 Means 對話框,圖4-3 選擇要統(tǒng)計的項目,5,1.3 結果與討論 Means,1 Means 過程,,6,2 單一樣本T檢驗,2.1 定義和計算公式 定義：SPSS單樣本T檢驗是檢驗某個變量的總體均值和某指定值之間是否存在顯著差異。 統(tǒng)計前提: 樣本總體服從正態(tài)分布。 零假設Ｈ０ : 總體均值和指定檢驗值之間是不存在差異。 Ｔ統(tǒng)計量計算公式：,7,2.2 SPSS中實現 研究問題 某班級學生的高考數學成績和全國多平均成績70之間是否存在顯著差異。數據如表4-1。 實現步驟 Analyze菜單“Compare Means”項中One-Sample命令,2 單一樣本T檢驗,8,,,圖4-4 選擇菜單,圖4-5 One-Sample T Test 設置框,圖4-6 Options設置,9,2 單一樣本T檢驗,2.3 結果與討論 T-Test,,10,4.2 單一樣本T檢驗,,,,sig 0.05 不拒絕Ｔ檢驗的零假設 與全國數學平均值 沒有顯著變化,11,3 兩獨立樣本T檢驗,3.1 定義和計算公式 定義：所謂獨立樣本是指兩個之間彼此獨立沒有任何關聯，兩個獨立樣本各自接受相同的測量，研究者的主要目的是了解兩個樣本之間是否存在顯著差異。 檢驗的前提： 兩個樣本應是互相獨立的 樣本來自的兩個總體應該服從正態(tài)分布 零假設Ｈ０ ： 兩總體均值之間不存在顯著差異 計算步驟： 利用Ｆ檢驗判斷兩總體的方差是否相同 決定Ｔ統(tǒng)計量和自由度計算公式，對Ｔ檢驗的結論作出判斷,12,１）、判斷兩個總體的方差是否相同 Levene F方法 首先計算兩個樣本的均值，計算每個樣本和本組樣本均值的差，并對差取絕對值，得到兩組絕對值差值序列 然后單因素方差分析方法，判斷這兩組絕對值序列之間是否存在顯著差異，即判斷平均離差是否存在顯著差異，從而間接判斷兩組方差是否存在顯著差異。 如果顯著性水平小于0.05，拒絕方差相同的假設,3 兩獨立樣本T檢驗,13,2）、決定Ｔ統(tǒng)計量和自由度計算公式 兩總體方差未知且相同時，計算公式： 其中 這里Ｔ統(tǒng)計量服從 個自由度的Ｔ分布。,3 兩獨立樣本T檢驗,14,3 兩獨立樣本T檢驗,兩總體方差未知且不同時，計算公式： Ｔ統(tǒng)計服從Ｔ分布，但自由度采用修正的自由度：,15,3 兩獨立樣本T檢驗,在SPSS中，將會根據計算的 t 值和Ｔ分布表給出相應的相伴概率值。 sig 0.05?不拒絕Ｈ０ ?兩總體均值之間不存在顯著差異,16,3.2 SPSS中實現過程 研究問題 分析清華、北大大一學生的高考數學成績之間是否存在顯著性差異。 表4-2 兩個學校學生的高考數學成績表 實現步驟,3 兩獨立樣本T檢驗,17,,,圖4-7 數據編輯窗口,圖4-8 選擇菜單,圖4-9 Independent-Samples T Test 對話框,圖4-10 Define Groups 定義框,18,3 兩獨立樣本T檢驗,3.3 結果與討論 T-Test,,19,3 兩獨立樣本T檢驗,3.3 結果與討論,Sig0.05 滿足方差相同,Sig0.05 不能拒絕原假設,20,3 兩獨立樣本T檢驗,兩樣本均值差值的估計標準誤差 方差相同條件下，計算公式： 方差不相同條件下，計算公式：,21,如果分組樣本彼此不獨立，例如測量的是研究對象用藥前后某項指標，要求比較用藥前后某項指標均值是否有顯著性差異，應該使用配對 T檢驗的功能（Paired Sample T test）。 如果分組不止兩個，應該使用One-Way ANOV過程進行單變量方差分析。 如果你試圖比較的變量明顯不是正態(tài)分布的，則應該考慮使用一種非參數檢驗過程（Nonparametric test）。 如果想比較的變量是分類變量，應該使用Crosstabs功能。,4 兩配對樣本T檢驗,4.1 定義和計算公式 定義：兩配對樣本T檢驗是根據樣本數據對樣本來自的兩配對總體的均值是否有顯著性差異進行推斷。 用途： 同一研究對象（或兩配對對象）分別給予兩種不同的處理的效果比較 同一研究對象（或兩配對對象）處理前后的效果比較 兩配對樣本Ｔ檢驗的前提： 兩樣本應是配對的 樣本來自的兩個總體應服從正態(tài)分布,23,4 兩配對樣本T檢驗,配對樣本：在應用領域中，主要的配對資料包括：年齡、性別、體重、病況等非處理因素相同或相似者。 兩個樣本觀察數目相同 兩樣本的觀察值順序不能隨意改變。 例如：為了檢驗某降低高血壓藥物的效果，收集到一批高血壓患者在服藥前后的血壓數據，檢驗患者在服藥前后血壓是否發(fā)生顯著變化。如果發(fā)生了顯著差異，則說明該藥物產生了顯著作用,24,4 兩配對樣本T檢驗,零假設Ｈ０ ： 兩總體均值之間不存在顯著差異 步驟： 求出每對觀察之的差值，得到差值序列 對差值求均值 檢驗差值序列的均值，即平均差是否與零有顯著差異 若平均差與零有顯著差異，則兩總體均值存在顯著差異；否則，認為兩總體均值間不存在顯著差異。,25,練習題,10例矽肺患者經治療前后的血紅蛋白量見下表，問治療對血紅蛋白量有無作用？,26,,,27,Thank you ！,