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  • 2022-02-10 10:16:58

    参考书籍:《SPSS其实很简单》

    1.应用场景:对某种程度上相关的两个样本的均值进行比较

    目标:检验两个相关组别中的某个因变量的均值是否存在显著差异

    数据要求:具有两个有联系的组或类别的一个自变量,一个连续因变量(在数据计算过程中只有两组数据)

    2.原假设:A组值=B组值

       对立假设:A组值≠B组值

    3.操作

    (1)在SPSS中生成两个变量A和 B,输入两个变量的数值。

    (2)在菜单栏中选择分析-比较平均值-相依样本t检验,把两个变量移到配对变量框中,点击确定。

    4.分析数据结果

    (1)检测配对样本检验中的p(sig.(双尾)),如果p<=0.05,拒绝原假设。检查配对样本统计中的平均值,写出本质差异结果。如果p>0.05,不拒绝原假设,写出表示两组间不存在显著差异的结果。

    (2)d=均值/标准偏差

     

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    单样本t检验:检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异,如果总体均值已知,样本均值与总体均值之间差异显著性检验属于单样本t检验。
    金融应用:
    原假设为沪深300收益率均值为0,而p值为0.27>0.05(t值为1.1),所以在5%显著性水平下,不能拒绝原假设,推断沪深300的收益率均值为0。

    独立样本t检验:用于检验两组服从正态分布的总体均值是否一样,前提是两个样本方差相等。如果两组样本彼此不独立,应该使用配对样本t检验。
    金融应用:
    原假设为沪深300、中证500样本收益率均值相等,而p值0.88>0.05,所以在5%显著性水平下,不能拒绝原假设,推断沪深300、中证500收益率均值相等。

    配对样本t检验:用于两个样本并不互相独立,对两个总体的均值差异进行检验,原假设d=μ1-μ2=0,即假定两个总体均值相等。
    金融应用:
    原假设为沪深300、中证500样本收益率均值相等,而p值0.7>0.05,所以在5%显著性水平下,不能拒绝原假设,推断沪深300、中证500收益率均值相等。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy import stats
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    
    def get_data():
        #获取沪深300收益率数列
        HS300 = pd.read_excel('stocks.xlsx',sheet_name='510300',index_col=0)
        # print(HS300)
        HS300RET = HS300.loc[:, 'close'].pct_change()
        HS300RET = HS300RET[~np.isnan(HS300RET)]
        HS300RET = HS300RET * 100
        ZZ500 = pd.read_excel('stocks.xlsx',sheet_name='399905',index_col=0)
    
        ZZ500RET = ZZ500.loc[:, 'close'].pct_change()
        ZZ500RET = ZZ500RET[~np.isnan(ZZ500RET)]
        ZZ500RET = ZZ500RET * 100
        return HS300RET,ZZ500RET
    
    hs300,zz500= get_data()
    stocks = pd.DataFrame(hs300)
    stocks.columns = ['hs300',]
    stocks.loc[:,'zz500'] = zz500
    hs = stocks.loc[:,'hs300']
    zz = stocks.loc[:,'zz500']
    
    #================================#
    #单样本t检验,比较hs300收益率均值与0
    print(hs300.head(10))
    print(stats.ttest_1samp(hs300,0))
    #================================#
    #================================#
    #独立样本t检验
    print(stats.ttest_ind(hs300,zz500))
    #================================#
    #================================#
    #配对样本t检验
    print(stats.ttest_rel(hs,zz))
    #================================#
    

    在这里插入图片描述

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    一、配对样本T检验

    配对t检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系。例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t检验通常用于实验研究中。

    二、配对样本的设计

    (1)同一研究对象给予处理前、后比较。

    (2)同一研究对象分别给与两种不同处理比较。

    (3)不同研究对象配对后,分别接受不同处理比较。

    三、案例说明

    以下通过一个案例来说明用SPSSAU进行配对t检验的步骤:

    1、案例说明

    下表是改革制度前后某工厂8个车间竞争性测量数据的比较,试问改革制度对车间的竞争性有无影响?

    案例数据

    上面的资料涉及一组车间(共8个),每个车间改革前、改革后的两个数据,是一种自身前后对照的设计,测量指标为车间的竞争性,属于配对设计的定量数据,用到的是配对样本t检验。

    2、上传数据

    将数据按照上表的格式上传到SPSSAU中,上传数据的步骤如下:

    (1)页面右上方点击【上传数据】

    (2)在弹出新的页面中点击或拖拽导入数据文件(支持xls、xlsx、csv、sav、dta、sas7bdat等格式)

    (3)预览数据格式和样本量无误后,点击【进入分析】完成上传,开始数据分析。

    (4)成功上传的数据展示每一列数据的列名:

    四、SPSSAU实现过程

    在【通用方法】板块中选择【配对t检验】方法,将改制前【定量数据】与改制后【定量数据】拖入对应的分析框,然后点击【开始分析】即可得出配对t检验的分析结果。

    五、结果解释

    配对t检验分析结果表格给出了统计检验的结果,三线表格式,点击复制即可在论文中使用。另外随表格结果SPSSAU自动生成智能分析建议以及文字分析结果,帮助研究人员撰写结论。

    分析建议:

    智能分析结果:

    更多指标

    SPSSAU同时提供更多深入分析的指标:

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    总目录:SPSS学习整理


    目的

    检验两配对样本均值是否存在显著差异

    适用情景

    数据处理

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    SPSS操作

    在这里插入图片描述

    SPSS输出结果分析

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    基本信息
    在这里插入图片描述
    显著性大于0.05,说明两样本相关性不显著(原假设:两样本相关性不显著)
    在这里插入图片描述
    显著性小于0.05,说明两组样本平均值存在显著差异。

    知识点

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空空如也

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配对样本t检验

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