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  • 配对样本的 Sandler 检验。
  • IBM SPSS Statistics的比较平均值分析法属于参数型的检验法,是以已知总体分布的前提下,检验样本数据与总体数据的差异,其中包含了平均值、单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素ANOVA检验的分析...

    IBM SPSS Statistics的比较平均值分析法属于参数型的检验法,是以已知总体分布的前提下,检验样本数据与总体数据的差异,其中包含了平均值、单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素ANOVA检验的分析方法。

    其中,单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验都是运用T分布理论来分析差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著的分析方法。那么,这三种T检验的分析方法有什么不同呢?

    图1:SPSS比较平均值

    一、检验的目的不同

    单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验这三种比较平均值的T检验方法,其关键的不同点是检验数据的目的不同。

    相比于其他两种T检验方法,单样本T检验就显得比较简单了。其原理是运用样本数据的平均值与一个常数检验值相比较,以检验样本数据与检验值是否有差异,常用于检验样本数据是否符合标准值等研究目的,比如抽取样本身高值是否符合标准值、抽取的样本中含水量是否符合标准含水量等。

    在图2所示的单样本T检验例子中,抽取了部分初中生的身高样本数据,以153为检验值,检验身高样本平均值与153的检验值是否有显著性差异,结果表明样本身高均值与检验值有显著性差异。

    图2:单样本T检验结果

    相对比于单样本T检验,独立样本T检验与配对样本T检验的研究目的就比较相似,但也有不同。两者研究的不同点在于,独立样本T检验研究的是两组个案的均值数据差异,而配对样本T检验研究的是两个配对变量的均值数据差异。

    比如,如图3所示的饮用不同类型牛奶后的独立样本T检验例子,研究的是两个个案组分别饮用牛奶A、牛奶B后的身高均值差异,从其显著性数值可以看到,两组个案的身高均值无差异。

    图3:独立样本T检验结果

    而配对样本T检验则更加侧重于比较两个配对变量的均值是否有差异。比如,如图4所示,研究个案在饮用牛奶前与饮用牛奶后的身高数据,结果表明,饮用牛奶后的身高均值显著高于饮用牛奶前的身高均值。

    图4:配对样本T检验结果

    二、使用的数据类型不同

    鉴于检验目的不同,这三种T检验方法使用的数据类型也不同。

    如图5所示,单样本T检验使用的是单变量数据,同时还需要使用一个检验值作比较。

    图5:单样本T检验的数据格式

    而独立样本T检验使用的是两组个案的数据,同时,还需要通过数值型编码标识个案。

    图6:独立样本T检验的数据格式

    配对样本T检验使用的是两组变量的数据。一组配对样本T检验中可包含多组配对变量,但各组配对变量需一一对应地配对。

    图7:配对样本T检验的数据格式

    三、小结

    综上所示,单样本T检验适合用于研究样本数据是否符合标准值的情况;独立样本T检验适合用于研究两组个案的均值是否有差异的情况;配对样本T检验适合用于检验两组变量均值是否有差异的情况。

    大家可根据实际情况选取合适的检验方法,需要注意的是,以上三种T检验法均属于参数检验法,是在总体分布已知的情况下使用的。

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    http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f529e3f01012rwv.html
    在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本。如何判断是独立样本还是相关样本呢?
        举例说明:
       (独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏。考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有无差别”
      (相关样本)“考察家庭中夫妻之间收入的差异性”相关样本有一一对应关系
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        前测后测的情况属于相关样本,因为会对同一个人测两次,前测和后测的结果都有一个人对应;实验组控制组的情况属于独立样本,因为是把人分成两类,每类人之接受一种实验处理,如一部分人A处理一部分人B处理,A处理和B处理中间找不到一个人连接起来,因为没有人接受了两种处理。
    
     
     
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    总目录:SPSS学习整理


    目的

    检验两个配对样本之间是否具有相同分布。

    适用情景

    数据处理

    在这里插入图片描述

    SPSS操作

    在这里插入图片描述

    SPSS输出结果分析

    在这里插入图片描述
    20组全为正秩,培训后成绩均大于培训前,显著性为0,即两组配对样本存在显著差异(成绩显著提高)
    在这里插入图片描述
    符号检验结果相同。

    知识点

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  • SPSS实现多个配对样本非参数检验

    千次阅读 2020-10-01 14:43:15
    SPSS实现多个配对样本非参数检验目的适用情景数据处理数据1数据2数据3SPSS操作操作1操作2操作3SPSS输出结果分析结果1结果2结果3知识点 目的 检验多个配对样本之间是否具有相同分布 适用情景 这次好像比较复杂,SPSS...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    检验多个配对样本之间是否具有相同分布

    适用情景

    这次好像比较复杂,SPSS有三种检验方式

    在这里插入图片描述
    第一种检验适用于重复测量同一样本的数据。
    第二种可以判断评分者评分标准是否一致,W系数(范围0~1)越接近1,评分标准越一致。
    第三种是第一种检验数据为二分变量的特例。

    数据处理

    数据1

    在这里插入图片描述
    适用于第一种检验

    数据2

    在这里插入图片描述
    适用于第二种检验

    数据3

    在这里插入图片描述

    适用第三种检验

    SPSS操作

    操作1

    在这里插入图片描述

    操作2

    在这里插入图片描述

    操作3

    在这里插入图片描述

    SPSS输出结果分析

    结果1

    在这里插入图片描述
    可以观察四组数据的平均值。
    在这里插入图片描述
    显著性小于0.05,拒绝原假设,认为四组数据存在显著性差异。

    结果2

    在这里插入图片描述
    可以观察每个选手数据的情况
    在这里插入图片描述
    W值为0.967,接近于1,说明裁判对选手打分标准的一致性很高(完全一致为1)
    P值为0,小于0.05,拒绝原假设,说明12个选手的得分存在显著差异。
    注意:W是针对的评分标准,即对于同一个选手,裁判打分的一致性;P值针对的是选手之间的得分差异。

    结果3

    在这里插入图片描述
    对四个节目满意观众的数量分别是:8,6,7,9
    显著性为0.290,说明观众对四个节目的满意度不存在显著性差异。

    知识点

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空空如也

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