SPSS第八讲均值比较

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第八讲 均值比较,1,Compare Means,菜单下的五个功能项,2,Means,OneSamples T Test,IndependentSamples T Test,PairedSamples T Test,OneWay ANOVA,3,一、Means,实例1,比较1996年数据中男性与女性的平均月收入是否存在显著差异？,4,步骤1：点击“Means”，弹出对话框,5,步骤2：选择因变量和自变量,6,步骤3：点击“Option”，弹出对话框,7,步骤4：选择描述指标、方差分析和相关系数,8,步骤5：点击“OK”,9,二、OneSamples T Test,单样本t检验,检验单个样本的变量均值是否与给定的常数（指定的检验值）之间存在显著差异,10,实例2,假设90年代末全国的平均月收入为,600,元，那么从我们1996的样本数据中得到的平均月收入是否与600元存在显著差异？,11,假设检验,H,o,：, ,o,，即样本平均月收入与已知全国平均月收入的差异完全是由抽样误差造成的；,H,1,：, ,o,，即样本平均月收入与已知全国平均月收入的差异除了由抽样误差造成外，也反映了两者之间确实存在显著差异。,12,步骤1：点击“One-Sample T test”,弹出对话框,13,步骤2：选择“月收入”变量，并输入检验值“600”,14,步骤3：点击“OK”,15,结果解释,样本平均月收入为,474,元，比已知全国平均月收入低,126,元；,从检验结果的显著度 P 0.001，可以发现,474,和,600,之间的差异不仅是由抽样误差造成的，同时也反映了1996年的平均月收入与90年代末的平均月收入之间的确存在显著差异。,16,三、Independent-Samples T Test,独立样本t检验，又称两样本t检验,用于比较来自两个总体的样本均值之间是否存在显著差异,17,实例3,比较1996年数据中男性的平均月收入和女性平均月收入之间是否存在显著差异？,18,假设检验,H,o,：,1,2,，即男女两个样本的平均月收入差异完全是由抽样误差造成的，即两个总体均数相同；,H,1,：,1,2,，即男女两个样本的平均月收入差异除由抽样误差造成外，也反映了男女两个总体平均月收入确实存在显著差异。,19,步骤1：打开“Independent-Samples T test”对话框,20,步骤2：选择检验变量和分组变量,21,步骤3:打开“Define Groups”对话框,定义分组变量值,22,步骤4：点击“OK”,23,结果解释,由表1得到：男性平均月收入为,532,元，女性平均月收入为,397,，两者相差,135,元；,从表2的第一部分Levenes齐方差检验结果发现，F27，P0.001，推断男性总体与女性总体的方差不同，因此应该选用方差不齐时的t检验结果（Equal Variances not assumed），由这一检验结果t9.477和P0.001，可以得出结论：男性与女性平均月收入之间的差异是显著的。,24,四、PairedSamples T Test,配对t检验,用于进行配对设计的差值均数与总体均数0比较的t检验,25,实例4,用某药治疗10名高血压病人，对每个病人治疗前、后的舒张压进行了测量，问该药是否有降压作用？,26,治疗前后的舒张压测量结果,27,假设检验,H,o,：,d,0，同一病人治疗前后的舒张压差值总体均数为0；,H,1,：,d,0，同一病人治疗前后的舒张压差值总体均数不为0。,28,步骤1：打开“Paired-Samples T test”对话框,29,步骤2：按住Ctrl键，同时选入一对比较变量,30,步骤3：点击“OK”,31,结果解释,由表1得到：治疗前的平均舒张压为,122,，治疗后的平均值为,112,；,表2是对两个配对变量间的相关性分析，从结果可以发现治疗前后的舒张压相关系数为,0.674,，且统计显著；,表3是配对t检验的最终结果，由,P0.027,可以推断样本数据中所体现的差异表明该药确实具有降压作用。,32,五、OneWay ANOVA,单因素方差分析,用于进行两组及多组间样本均数的比较,33,分析原理,方差分析是基于变异分解的原理进行的，整个样本的变异可以看成由两个部分构成，即,总变异组内变异组间变异,；,其中组内变异是指本组内各案例值关于组平均值的分布离散程度，反映了总变异中不能用分组变量解释的部分；组间变异是指各组平均值关于总平均值的分布离散程度，代表了总变异中可以用分组变量解释的部分。,34,将这两个变异部分除以它们所对应的自由度，即得到组内均方差和组间均方差；,组内均方差除以组间均方差以后的统计量服从F分布，于是我们可以根据统计值对应的显著水平决定接受或拒绝当初的无差异假设。,35,实例5,比较1996年数据中，不同教育水平（小学、初中、高中和大学及以上）受访者的月收入之间是否存在显著差异？,36,假设检验,H,o,：,不同教育水平组的平均月收入中没有任何一个与其他组的平均月收入存在显著差异；,H,1,：不同教育水平组的平均月收入中，,至少有一个与其他组的平均月收入存在显著差异。,37,步骤1：打开“OneWay ANOVA”对话框,38,步骤2：选择因变量和分组因素,39,步骤3：打开“PostHoc”子对话框,40,该对话框有两大部分,Equal Variances Assumed,提供了一些当各组方差齐时可用的两两比较方法，其中,S-N-K,是运用最广泛的两两比较法；,Equal Variances Not Assumed,提供了方差不齐时可采用的两两比较方法，其中,Games-Howell,方法比较常用。,41,步骤4：选择S-N-K法和Games-Howell法,42,步骤5:打开Option子对话框中,选择齐方差检验和均数图,43,步骤6：点击“OK”，出现表1：齐方差检验结果,44,表2：方差检验结果,45,表3：用Games-Howell法得到的两两比较结果,46,表4：用S-N-K法得到的两两比较结果,47,图1：四组教育水平的月收入均数图,48,结果解释,由表2方差检验结果：F20.754，,P0.001,，可以推断不同教育水平的受访者的月收入之间存在显著差异，换言之，教育水平对月收入具有显著影响，受访者的教育水平越高，其月收入也越高。,49,习题（2006CGSS数据）,比较男性和女性的平均月收入是否存在显著差异？,有报道称2006年全国平均年收入为10000元，那么利用2006CGSS数据检验这一说话是否可靠？,比较不同学历之间的平均年收入是否存在显著差异？,50,