均值比较与t检验.docx
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1、第 3 章 均值比较与 t 检验(t 代表平均值间的差距 p 代表的是可信度) 3.1 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 在实际工作中,我们往往需要检验一个样本平均数与已知的总体平均 数是否有显著差异,即检验该样本是否来自某一总体,已知的总体平 均数一般为一些公认的理论数值、经验数值或期望数值,比较的目的 是推断样本所代表的未知总体均数与已知总体均数有无差别。 例题:已知玉米单交种群单 105 的平均穗重为 300g,喷药后随机抽 取 9 个果穗称重,穗重分别为: 308、305、311、298、315、300、321、294、320g,问喷药前后果 穗穗重差异是否显著。 具体操作可参看多
2、媒体教程-3.1 单一样本 t 检验,例题中的数据编 号为 data-01。 操作步骤:AnalyzeCompare Means点击 One-Sample T Test, 进人对话框将要分析的变量选入 Test VariablesTest Value 项 填入已知总体均数点击 Options 按钮,进入 Options 子对话框, Confidence Interval 选项中填入 95 或 99,确定显著水平后返回上 一对话框点击 OK 键运行,显示结果界面。 结果界面包括描述性统计量表(One-Sample Statistics) 和 t 检验 表(One-Sample Test)两个表格
3、。描述性统计量表中输出样本含量、 均数、标准差和标准误;t 检验表中显示 t 值(t)自由度(df)、 双尾 P 值(Sig.2-tailed)、样本均数与已知总体均数的差值(Mean Difference)、差值的 95或 99置信区间的上限与下限 (95%Confidence Interval of the Difference,Lower,Upper)。 3.2 独立样本 t 检验 在实际工作中,还经常会遇到推断两个样本平均数差异是否显著的 问题,以了解两样本所属总体的平均数是否相同。因试验设计不同, 一般可分为:非配对或成组设计两样本平均数的差异显著性检验和 配对设计两样本平均数的差异
4、显著性检验。 非配对设计或成组设计是指当进行只有两个处理的试验时,将试验 单位完全随机地分成两个组,然后对两组随机施加一个处理。在这 种设计中两组的试验单位相互独立,所得的两个样本相互独立,其 含量不一定相等。 例题:某家禽研究所对粤黄鸡进行饲养对比试验,试验时间为 60 天, 增重结果如下,问两种饲料对粤黄鸡的增重效果有无显著差异? 饲料 增重(g) A 720 710 735 680 690 705 700 705 B 680 695 700 715 708 685 698 688 具体操作可参看多媒体教程-3.2 独立样本 t 检验,例题中的数据编 号为 data-02。 操作步骤:An
5、alyzeCompare Means点击 Independent-Samples T Test,进入该对话框将要检验的数据变量选入到 Test Variable(s)将要检验资料的分类变量选至 Grouping Variable,此时变量名后出现?,再点击 Define Groups, 定义分类变量(必须与数据文件中录入的分类变量值一致)点击 Options 按钮,进入 Options 子对话框,Confidence Interval 选项 系统默 95,也可根据需要改为 99,确定置信水平后返回上一对话框 点击 OK 键运行,显示结果界面。 结果界面中,描述统计表(Group Statist
6、ics)给出两组变量的基本 情况描述,内容简单,不再赘述。 t 检验表(Independent-Samples Test)较为复杂,第一部分列出的 是两样本方差齐性检验(LevenesTest for Equality of Variances)的 F 值(F)和显著概率值(Sig.)。除此之外的两行数据 分别表示方差同质(Equal variances assumed)与方差不齐(Equal variances not assumed)时的 t 检验结果与差异置信区间。当齐性 检验显著时,选下一行的结果;检验不显著时,选上一行结果。 3.3 配对样本 t 检验 配对设计是指先根据配对的要求将
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