数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环课件.ppt
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- 数据 分析 方法 应用 基于 SPSS EXCEL 课件
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1、第四讲 均值的差异性检验之一(T检验)一、统计推断的基本概念一、统计推断的基本概念1、什么是统计推断u定义:通过对统计分析的结果进行假设,并通过统计分析来判定假设是否正确的研究方法。u基本思路检查数据的类型与分布特点假设数据满足某一特性(规范)选择合适的分析工具,开展统计分析由计算结果获取假设的检验概率如果假设是个小概率事件,则假设不成立,否则假设成立。一、统计推断的基本概念一、统计推断的基本概念2、两个核心问题u选择何种统计分析工具数据类型(高测度、低测度定距或定比、定序与定类)数据的分布形态数据的方差统计分析的具体要求(差异性、相关性、一致性还是聚类)一、统计推断的基本概念一、统计推断的基
2、本概念u假设与检验概率先根据分析工具进行假设假设假设数据符合正态分布?假设两组数据之间没有差异?计算检验概率,并判定结论检验概率0.05,假设成立。检验概率小于0.05,假设不成立。例如:假设数据符合正态分布,在对数据k-s检验后,发现p值为0.02,则假设失败,此数据不符合正态分布。假设两列数据没有显著性差异,在t检验后,发现p值为0.01,则假设失败,此两列数据之间存在显著性差异。二、均值差异性检验的概念二、均值差异性检验的概念1 1、什么是均值差异性?、什么是均值差异性?u定义:根据被试总体所获得的两组数据,如果存在统计学意义上的明显差别,代表二者存在着显著的差异性。对于被试的显著性差异
3、,一般借助于均值差异性来衡量。对于总体的差异性,借助样本的差异性检验来判定u解决方案假设两列数据没有显著性差异执行统计分析获取检验概率p (sig),若p0.05,则没有显著性差异若p=50)方差分析多组样本的均值差异性检验二、均值差异性检验的概念二、均值差异性检验的概念(2)(2)样本分布不满足正态分布,分布形态不清晰样本分布不满足正态分布,分布形态不清晰执行非参数检验执行非参数检验关键技术两独立样本的差异性检验多独立样本的差异性检验两关联样本的差异性检验多关联样本的差异性检验三、均值差异性的参数检验之方法三、均值差异性的参数检验之方法1、均值差异性参数检验的类型u对总体的均值差异性检验Z检
4、验u对小量样本的均值差异性检验T检验两组数据的比较单样本与指定值的T检验配对样本的T检验独立样本的T检验等方差情况异方差情况三、均值差异性的参数检验之方法三、均值差异性的参数检验之方法方差分析多组数据的均值比较单结果单因素方差分析只有一个自变量、一个因变量(结果)单结果(量)多因素方差分析只有一个因变量、但多个自变量单结果(量)带控制变量和多因素的方差分析只有一个因变量,但多个自变量、还有控制变量多个结果(变量)多因素的方差分析包含多个因变量、多个因素的方差分析三、均值差异性的参数检验之方法三、均值差异性的参数检验之方法2、均值差异性参数检验的流程u检查数据的类型与分布形态接近正态分布QQ图或
5、K-S检验数据类型高测度的定距变量、或者区分度较好的定序变量三、均值差异性的参数检验之方法三、均值差异性的参数检验之方法u根据检验目标,确立检验类型两组数据的比较t检验单样本与指定值的T检验配对样本的T检验独立样本的T检验等方差情况异方差情况多组数据的多重交叉比较方差分析结果变量(个数)单结果量或多结果量因素个数单因素、多因素有无控制变量协变量三、均值差异性的参数检验之方法三、均值差异性的参数检验之方法u判定获得结论执行统计分析命令后,获得检验概率根据检验概率,做出判定能够读懂输出结果能够读懂输出结果四、四、T T检验的实现检验的实现1、回顾u对数据实施T检验的基本条件数据类型:定距数据或区分
6、度较高的定序数据分布形态:满足t分布,或者接近于正态分布两组数据的均值比较u类型一组数据与单个值的对比配对样本的均值比较独立样本的均值比较等方差情况异方差情况四、四、T T检验的实现检验的实现2、单样本的T检验u例题:已知,初中三班学生的语文成绩如列表所示,请检查初中三班的语文成绩是否优于80分?u分析:以语文成绩与80分均值对比,检查是否优于80分,若用t检验,应该主要解决以下问题:语文成绩符合正态分布进行语文成绩与80分的单样本的T检验四、四、T T检验的实现检验的实现u实现过程基于SPSS功能(1)先求取语文列的均值;(2)判断是否满足正态分布(K-S检验)(3)执行单样本的T检验:分析
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