SPSS学习(四)单样本t检验
参考书籍:《SPSS其实很简单》
- 定义:在假设检验中,通常要陈述两个假设,原假设和对立假设。原假设通常陈述处理没有效果,而对立假设陈述处理有效果。
- 单边检验(one-tailed test):目的仅仅是调查单一方向。单边检验需要事先确定单一的方向进行调查,能够更大机会发现有效(假定有效与假设的方向一致);单边的不利之处在于如果有效与期望的方向相反,就不能做出断言。
- 双边检验(two-tailed test):目的是了解两者哪个更为有效,常用。
- 功效:原假设错误时拒绝原假设的概率,值越大,说明误差越小。
- 抽样误差:样本与总体的差异。
- 效应量:表明研究的结果的大小,用于描述组间之间的差异。
- p值:p<=0.05,拒绝原假设;p>0.05,接受原假设
2.假设检验中两种可能错误
第一类错误:原假设为真的情况下拒绝了原假设
第二类错误:原假设错误的情况下接受了原假设
3.应用场景:把一个样本均值和一些已知或估计的总体均值进行比较时,使用单样本t检验。
数据要求 :因变量是连续的,单样本也意味着只有一个变量。除此之外,要保证因变量的观测是独立的,因变量总体服从正态分布。
4.操作
(1)确认变量,输入数据,在变量视图中类型选择数字,测量选择标度。
(2)在菜单栏中选择分析-比较平均值-单样本t检验。把因变量移到检验变量框中。
(3)在检验值框中输入要比较的总体均值(一个已经确定的数字)点击确定。
5.数据分析
主要看.sig(双尾),如果>0.05接受原假设,如果<=0.05接受原假设。接着看平均值差值,根据其并结合平均值看是否高出原有总体样本均值。最后计算d(效应量),d=平均值差值/标准偏差,分别由小(d=0.2)、中(d=0.5)、大(d=0.8)的效应量。
例如,d=0.8表示大的效应量,实际差异是0.8倍标准差。
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