SPSS学习笔记 -- 独立样本t检验
独立样本t检验的假定:
- 观测是独立的;
- 每组因变量总体服从正态分布;
对于中等到较大的样本量,绝大部分的非正态分布趋向于对t检验的精确性没有多少影响。
3.每组总体方差相等;
适用情况:
当对两个独立样本的感兴趣的一个连续因变量的均值进行比较时,可以使用。
原假设:
两组的总体均值相等 ;
如果t检验产生的结果在原假设正确时看起来不可能,也就是结果发生的可能性小于5%,就拒绝原假设。
如果t检验产生的结果在原假设正确时看起来正确,也就是结果发生的可能性大于5%,就接受原假设。
操作:
【分析】–【比较均值】–【独立样本t检验】;
把自变量(用于区分不同组的标识数据,如1,2)移入分组变量;
把因变量(目的是:检测因变量的均值是否相等)移入检验变量;
需要注意:定义组
以上图为例,在设置定义组选项之前,分组变量栏里内容是therapy(??)
,这时点击定义组
,
在此例中,样本1的数据标识为1,样本2 的数据标识为2,那么就输入各自的数据标识即可,之后点击继续
…
结果分析:
分组统计量表内容主要是一些不同样本间的描述统计量,诸如:样本量、标准差、标准误差。
第二张表:独立样本检验
包含两个小表:Levene方差检验 和 均值等同性检验。
首先,看Levene方差检验的显著性,即p值,这里是0.151(如果以0.05为标准),该值大于0.5,就认为不显著,也就是原假设:方差相等成立。那么,比较均值是否相等时,我们只需要看上图第二张表第一行(假定等方差)的分析结果就可以了。这里,均值等同性t检验的p值为0.059,大于0.05,接受原假设,即认为两组的总体均值相等。
值得注意的是,如果均值等同性的p值小于0.05,拒绝原假设,即认为两组的总体均值不相等,那么,我们可以通过第一张表(分组统计量表)中的各组均值判断谁高谁低。
效应量:
独立样本t检验的效应量的估计值为:
涉及到的英文词汇:
grouping variable 分组变量
define group 定义组
group statistics table 分组统计量表
independent - sample test table 独立样本检验表
Levene’s test for equality of variance 方差相等的 Levene检验
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