2020/5/12,1,SPSS操作演練,2020/5/12,2,第一章相關概念,2020/5/12,3,標準差標準差（StandardDeviation），為方差的算術平方根，反映組內個體間的離散程度。均值相同的，標準差未必相同。標準差越大，代表離散程度越大（計算公式？舉出通俗的例證說明其數據解釋的作用及應用領域）。在正態分布（解釋何為正態分布？理論、相關圖及其學術解釋）中，用表示。它與每個樣本數、相應的概率及均值有關。,2020/5/12,4,標準誤,標準誤（StandardErrorofMean），即樣本均值的標準差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。（計算公式？舉出通俗的例證說明其數據解釋的作用及應用領域）標準誤不是標準差，是多個樣本平均值的標準差。（計算公式？舉出通俗的例證說明其數據解釋的作用及應用領域）格式沒有統一,2020/5/12,5,置信水平,置信水平（confidencelevel）是指總體參數值落在樣本統計值某一區內的概率；在抽樣對總體參數作出估計時，由于樣本的隨機性，其結論總是不確定的。因此，采用一種概率的陳述方法，也就是數理統計中的區間估計法，即估計值與總體參數在一定允許的誤差范圍以內，其相應的概率有多大，這個相應的概率稱作置信度。置信度也稱為可靠度，或置信水平、置信系數。（計算公式？理論、相關圖及其學術解釋。舉出通俗的例證說明其數據解釋的作用及應用領域）,2020/5/12,6,置信區間,置信區間（confidenceinterval）是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間由置信下限（LowerLimit）和置信上限(UpperLimit)表示。置信區間越大，置信水平越高。（計算公式？舉出通俗的例證說明其數據解釋的作用及應用領域）,2020/5/12,7,顯著性水平（significancelevel）表示在“統計假設檢驗”（解釋何為假設檢驗？目的？）中，用樣本推斷總體時，犯拒絕“原假設”錯誤的可能性大小，即原假設為真時被拒絕的概率。如果根據命題的原假設所計算出來的概率小于顯著性水平，就拒絕原假設；大于這個顯著性水平則接受原假設。顯著性水平不是一個固定不變的數字，其值越大，則原假設被拒絕的可能性愈大，原假設為真而被否定的風險也愈大；其值越小，拒絕原假設的可能性就愈小。比如？,顯著性水平,2020/5/12,8,顯著性水平與置信度之間的關系：1-置信度=顯著性水平例如置信度為95%，則顯著性水平就為5%。這一關系要用在數據解釋上的表達模式？,2020/5/12,9,2.1單樣本T檢驗2.2獨立兩樣本T檢驗2.3配對樣本T檢驗,第二章T檢驗,2020/5/12,10,2.1單樣本T檢驗,單樣本T檢驗是處理樣本均值與某一指定的檢驗值之間是否具有顯著差異的假設檢驗。加強理論、圖表及其應用的解釋力度。,條件：樣本來自的總體要服從正態分布。,2020/5/12,11,在進行單樣本T檢驗時，首先進行假設，提出原假設H0：假設兩樣本均值相等；備擇假設H1：假設兩樣本均值不相等。單樣本T檢驗適用問題：工廠產品規格的檢測；某種元素或化合物含量的檢測；游客滿意度的檢測等。過于迷糊，需要將具體涉及的各種來自醫學、自然科學、市場研究、心理學的問題，直接舉出研究問題，越具體越好。,2020/5/12,12,實例分析,先整體說明這一課題研究，進而直接給出標準的原文問卷！檢驗“熊貓數據.sav”中V5（對當地自然環境的滿意度）與給定的常數（設為4）之間是否存在顯著性差異？為什么為4？研究的結果有何用？,2020/5/12,13,操作界面,在此框中輸入檢驗值，即檢驗與什么值有無顯著性差異。,選擇要進行T檢驗的變量移入此框中，可同時選擇多個變量。,圖111,該對話框用于指定置信水平和缺失值的處理方法。,2020/5/12,14,結果分析,表111單樣本統計量（這一編號為何不為21？）,2020/5/12,15,表112單樣本T檢驗結果表同上，以下編碼統一應當逐項解釋t，df，Sig（2-tailed）涉及到的理論問題,2020/5/12,16,由表111和表112可知，檢驗結果，T統計量的值為4.151，雙側顯著性水平P=0.0000.05，接受原假設，認為男女游客在購物接待質量滿意度方面的方差沒有顯著性差異，即方差齊次。2.方差齊次，選擇Equalityvariancesassumed這一行，其雙測檢驗顯著性概率P為0.4360.05，接受原假設，可認為男女在購物接待質量滿意度方面沒有顯著差異。,2020/5/12,24,2.3配對樣本T檢驗根據上面提示進行修改,配對樣本T檢驗用來比較成對觀測數據均值差異。它采用的數據是一一對應，即：樣本個數相同，個案順序相同，兩變量數據的順序不能隨意調換。成對觀測數據的檢驗方法是取每對測量值的差為統計對象，進行單樣本檢驗。配對樣本T檢驗與獨立樣本T檢驗的差別之一是要求樣本是配對的。,2020/5/12,25,在進行配對樣本T檢驗時，首先進行假設，提出原假設H0：假設兩樣本均值相等；備擇假設H1：假設兩樣本均值不相等。配對樣本T檢驗適用問題：減肥藥的效果,某種動植物的增減對游客的感知等。,2020/5/12,26,實例分析,以“熊貓數據.sav”為例，可比較熊貓數量減少和增加的兩種情況下，游客推薦度是否有顯著差異？1.當森林面積減少到2000平方公里，大熊貓種群的數量相應由1500只減少到1000只；2.當森林面積增加，大熊貓種群的數量保持現有1500只的數量或者持續增加到2000只。,2020/5/12,27,操作界面,圖131,該列表框中的變量作為分析變量，總是成對地出現，可以有多對被分析的變量。,單擊該按鈕彈出Options對話框，該對話框用于指定置信水平和缺失值的處理方法。,2020/5/12,28,結果分析,表131分組統計量,表132配對樣本的相關性分析結果,2020/5/12,29,表133配對樣本T檢驗結果,2020/5/12,30,由表可知，1.相關系數為0.483，對應的顯著性水平Sig取值為0.000，小于0.05，認為兩配對樣本的相關性顯著。2.雙測檢驗顯著性概率p=0.0070.05，故可認為不同條件下游客的推薦度是有顯著差異的。,2020/5/12,31,配對樣本