在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子:

例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)?

分析:此检验的假设是:

H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。

H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。

打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断:

1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。

2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。

这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。

再看一个更有趣的例子。

例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)?

同上,打开SPSS,读入数据,结果:

从结果中判断:

t统计值的显著性概率为0.005小于1%,在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为,今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。

附件:

CH6参检1小学生400米v提高

CH6参检1小学生400米v提高B

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