3用SPSS进行T检验

三、用SPSS进行T检验内容一、单样本t检验二、两个独立样本的t检验三、配对样本的t检验（一）条形图自身配对（二）同源配对一、实习目的、要求（分掌握、了解两个层次）：1.掌握SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作；2.掌握用SPSS进行T检验分析所得结果的含义；3.了解T检验的基本原理。二、本节重点、难点:1.SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作；2.SPSS进行T检验分析所得结果的含义。一、单样本t检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重是否有影响。◆具体步骤：1.数据输入(1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”界面，命名变量：“成虾体重”，小数位数依题意定义为1，如图3-1a所示。图3-1a例3.1资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视窗”界面，按图3-1格式输入数据资料。图3-1b例3.1数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤分析→比较均值→单样本t检验检验变量：成虾体重分析的变量为成虾体重检验值：键入21已知检验值为21确定0（2）分析过程说明依次单击主菜单选择“分析→比较均值→单样本T检验”，打开图3-2对话框，选中左边变量“成虾体重”单击，将其变量置入“检验变量”框内，在“检验值”框内输入标准值“21”单击，输出表3-1和3-2。图3-2“单样本t检验”对话框0单击，打开如图所示对话框，系统默认“置信区间百分比”为“95”，根据需要可更改如“99”，单击，返回图3-2。图3-2“单样本t检验”对话框3.结果说明表3-1表明，样本个数n=16,样本平均数=21.519，样本标准差S=0.928，均值的标准误0.2321。表3-1基本统计量信息x3.结果说明3-2表明，t=2.235,df=15,双侧P值（Sig）=0.0410.05,可以认为在平和饲料中添加0.5%的酵母培养物显著提高了成虾体重。样本均数与检验值的差值为0.5188。表3-2t检验和95%的置信区间二、两个独立样本的t检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例3.2】研究两种不同饵料对罗非鱼生长的影响，选取水质体积等基本相同的14个鱼池，随机分两组进行试验，经一定试验期后的产鱼量例如并3-3。检验两种不同饵料养殖罗非鱼的产鱼量有无显著差异。组别产鱼量（kg）A料578562619544536564532B料642587631625598592表3-3两种不同饵料养殖罗非鱼的产鱼量◆具体步骤：1.数据输入(1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”界面，命名变量：“组别”和“产鱼量”，两变量小数位数依题意定义为0，如图3-3所示。图3-3例3.2资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视图”界面，按图3-3格式输入数据资料。“组别”取值1表示A料，取值2表示B料。图3-4例3.2数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤分析→比较均值→独立样本T检验检验变量：产鱼量分析的变量为产鱼量分组变量：组别分组变量为组别定义组：定义要检验两组的代码组1：键入11表示A料组2：键入22表示B料继续确定（2）分析过程说明①依次单击主菜单选择“分析→比较均值→独立样本T检验”，打开图3-5对话框，选中“产鱼量”变量，单击，将其置入“检验变量”框内；再将“组别”变量置入“分组变量”框内。图3-5“独立样本T检验”对话框②单击，打开对话框，分别在“组1”和“组2”框内输入要比较组的代码：1（A料）和2（B料），如图3-6所示。单击返回到主对话框（图3-5），单击，输出表3-4和表3-5结果。图3-5“独立样本T检验”对话框图3-6定义分组的对话框3.结果说明表3-4是分析变量的基本统计量：样本均数、样本个数（N）标准差（s）和均值标准误（）。表3-4两种饵料对产鱼量影响的统计量3.结果说明表3-5给出t检验结果首先作方差齐次性检验（Levene检验）。当P(Sig)值0.05时，表明两组方差差异不显著即方差齐次性，反之则相反。本例F=0.019,P=0.8930.05时，表明两组方差差异不显著即方差齐次性，故选择“假设方差相等”一行结果：表3-5两种饵料对产鱼量影响t检验结果3.结果说明t=-3.344,df=11，P=0.0070.01，可以认为A、B两种饵料对产鱼量的影响达到极显著水平，即饲喂B饵料的产鱼量极显著高于饲喂A饵料的产鱼量。表3-5两种饵料对产鱼量影响t检验结果三、配对样本的t检验（一）基本原理和方法（略）（二）例题及统计分析【例3.3】10只家兔接种某种疫苗前后体温变化如下表，检验接种前后体温是否有显著变化。兔号12345678910接种前体温38.038.238.238.438.438.138.138.238.538.3接种后体温38.438.538.538.838.938.538.738.538.539.0表3-610只家兔接种某种疫苗前后的体温◆具体步骤：1.数据输入(1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”界面，分别命名变量：“接种前”和“接种后”，小数位数都定义为1，如图3-7a所示。图3-7a例3.3资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视图”界面，按图3-7b格式输入数据资料。图3-7b例3.3数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤分析→比较均值→配对样本T检验成对变量：接种前-接种后同时选中两个变量成对选入确定（2）分析过程说明依次单击主菜单选择“分析→比较均值→配对样本T检验”，打开如图3-8“配对样本T检验”对话框，同时选中两个变量，单击，将其置入“成对变量”框内，单击，输出表3-7、3-8和表3-9所示结果。图3-8“配对样本T检验”对话框表3-7接种前后体温的统计量表3-8接种前后体温的相关关系表3-9接种前后体温的t检验结果3.结果说明表3-7为配对t检验的描述性统计结果：分别为接种前后平均值、样本例数（N）、样本标准差（s）和均值标准误（）。表3-7接种前后体温的统计量3.结果说明表3-8为接种前后两变量的相关分析，相关系数r=0.472，双侧P值(Sig)=0.1680.05,表明接种前后体温不存在线性相关关系（第七章讲有关内容）。表3-8接种前后体温的相关关系3.结果说明表3-9为配对样本t检验的结果，两变量之差的均值=-0.390，标准差=0.1912，标准误=0.0605。t=-6.450,df=9，P=0.0000.01，可以认为接种疫苗前后兔子体温有极显著差异，即接种疫苗可使兔子体温极显著升高。ddS表3-9接种前后体温的t检验结果【例3.4】从内江猪的8窝仔猪中每窝选出性别相同、体重接近的仔猪两头进行饲料对比试验，将每窝两头仔猪随机分配到两个饲料组中，时间30天，试验结果见表3-10。检验两种饲料喂饲的内江猪仔猪平均增重是否相同？表3-10仔猪饲料对比试验单位：kg窝号12345678甲饲料10.011.211.012.110.59.811.510.8乙饲料9.810.69.010.59.69.010.89.80.20.62.01.60.90.80.71.0◆具体步骤：1.数据输入(1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入“变量视图”界面，分别命名变量：“甲饲料”和“乙饲料”，小数位数都定义为1，如图3-9a所示。图3-9a例3.3资料的变量命名(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据视图”界面，按图3-9b格式输入数据资料。图3-9b例3.3数据输入格式2.统计分析(1)简明分析步骤分析→比较均值→配对样本T检验成对变量：甲饲料-乙饲料同时选中两个变量成对选入确定2.统计分析依次单击主菜单选择“分析→比较均值→配对样本T检验”，打开如图3-8“配对样本T检验”对话框，同时选中两个变量（甲饲料和乙饲料），单击，将其置入“成对变量”框内，单击，输出表3-11、3-12和表3-13所示结果。图3-8“配对样本T检验”对话框表3-11两种处理方法结果基本统计量表3-12两种处理方法结果的相关关系表3-13两种处理方法的t检验结果3.结果说明（参照例3.3的结果说明）