《SPSS软件应用》PPT课件.ppt

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1、两均数差异的显著性检验,SPSS软件的应用,正态分布总体均值的检验类型,根据一个样本对其总体均值大小进行检验 One-Sample T Test 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验 Independent-Samples T Test 成对样本的检验 Paired-Samples T Test,一、样本平均数与总体平均数差异显著性检验,【例1】,成虾的平均体重一般为21g。在配合饲料中添加0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对虾，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、

2、21.3、20.7。试检验添加0.5%的酵母培养物是否提高了成虾的体重。,1.数据输入,2.选择检验方法,One-Sample T Test,3.统计分析过程,AnalyzeCompare MeansOne-Samples T Test Test Variable(s)框：成虾体重 待分析的变量 Test Variable框：键入21 已知标准值为21g OK,检验变量的置入,4.输出结果,双尾检验,课本例题【例5.1】,单尾检验,置入变量,标准值u0,可以发现p-值为0.316，计算机输出的双尾检验的p-值除以2，为0.158。无显著差异。,输出结果,二、非配对资料两样本平均数的比较,【例2

3、】用高蛋白和低蛋白两种饲料饲养1月龄大白鼠，在3个月时，测定两组大白鼠的增重(g)如下：高蛋白组：134，146，106，119，124，161，107，83，113，129，97，123低蛋白组：70，118，101，85，107，132，94试问两种饲料饲养的大白鼠增重是否有差别？,1.输入数据,2.选择检验方法,Independent-Samples T Test,AnalyzeCompare MeansIndependent-Samples T Test Test Variable(s)框：增重 待分析的变量为增重Grouping Variable框：组别 分组变量为组别Define

4、Groups 定义要检验两组的代码 Group 1：键入1 1代表高蛋白饲料 Group 2：键入2 2代表低蛋白饲料ContinueOK,3.统计分析过程,三、配对资料两样本平均数的比较,SPSS选项：Analyze Compare Means Paired-Samples T Test,自身配对同源配对,【例3】用家兔10只试验某批注射液对体温的影响，测定每只家兔注射前后的体温，见下表。设体温服从正态分布，问注射前后体温有无显著差异？,（一）自身配对的成对资料例题,1.数据输入，选择分析方法,按shift键选中两个变量,2.变量置入Paired Variables,3.输出结果,表1 接种

5、前后体温的基本统计量,表2 接种前后的相关关系,Paired-Samples Test,表3 接种前后体温的 t 检验结果,（二）同源配对的成对资料的例题,【例4】选生长期、发育进度、植株大小和其他方面皆比较一致的两株番茄构成一组，共得7组。每组中的一株接种A处理病毒，另一株接种B处理病毒，以研究不同处理方法的钝化病毒效果。下表为病毒在番茄上产生的病痕数目，试比较两种方法的差异显著性。,例 蜜蜂某种病用一般疗法治愈率为75%，现尝试采用一种新疗法治疗，试验结果为治疗30只，治愈27只，试检验新疗法是否提高了疗效。,四、百分数差异显著性检验,（一）二项分布的样本百分率与总体百分率的差异显著性检验

6、,1.数据输入,1 表示治愈数2 表示未治愈数,DataWeight Cases(权衡观察值)对频数变量作预统计处理 选中Weight cases by Frequency Variable框：计数 频数变量为计数 OKAnalyze Nonparametric Tests(非参数检验)Binomial(二项分布)Test Variable List框：治疗效果 指定检验变量 Test Proportion框：键入0.75 标准治愈率 Define Dichotomy(定义二分法)选中Get from data 变量只有两分值(如果变 量取值超过2个，选择 Cut point)OK,2.简明统

7、计分析步骤,频数变量进行预统计处理,检验方法,3.输出结果,（二）二项分布两个样本百分率的检验,某养猪场第一年饲养杜长大商品仔猪9800头，死亡980头；第二年饲养杜长大商品仔猪10000头，死亡950头，试检验第一年仔猪死亡率与第二年仔猪死亡率是否有显著差异？,输入数据,DataWeight cases 选中Weight cases by Frequency Variable框：计数 频数变量为计数 OKAnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs Row(s)框：组别 行变量 Column(s)框：效果 列变量 Statistics：Chi-square 进

8、行卡方检验 Continue OK,简明分析步骤,选择统计方法,表1,表3 卡方检验结果,卡方检验结果的选择条件,Pearson Chi-Square（常用卡方检验计算的卡方值）：样本数n40且所有理论数T5Continuity Correction（连续性矫正卡方值）：df=1，只用于22 列联表Likelihood Ratio（对数似然比法计算的卡方值）：类似常用卡方检验Fishers Exact Test（确切概率法计算的卡方值）：理论数T5,常用的三种卡方检验结果来自于常用卡方、矫正卡方、确切概率法。,Computed only for 22 table 只为22 表计算，即只在22 表时计算矫正的卡方值0 cells(0%)have expected count less than 5.The minimum expected count is 955.25.0%个格子的理论次数小于5，最小的理论次数为955.25。,表3的中英文对照表,本例题为22 列联表，df=1，需采用连续性矫正公式，故采用Continuity Correction行的统计结果，P=0.2450.05，表明第一年和第二年的仔猪死亡率无显著差异。,