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spss統計分析非參數檢驗(編輯修改稿)

2025-09-26 20:38 本頁面

　

【文章內容簡介】如，則推翻原假設，說明兩變量總體上有相關。即樣本中的相關系數在總體中也有效。 C、 SPSS中相關系數 r 的 t檢驗示例： Correlate Bivariate 顯著性檢驗結果 C o r r e l a t i o n s1 . 0 0 0 . 0 7 9 *. . 0 2 01254 861 . 0 7 9 * 1 . 0 0 0. 0 2 0 .861 861P e a r s o n C o r r e l a t i o nS i g . ( 2 t a i l e d )NP e a r s o n C o r r e l a t i o nS i g . ( 2 t a i l e d )N年齡現在每月工資年齡現在每月工資C o r r e l a t i o n i s s i g n i f i c a n t a t t h e 0 . 0 5 l e v e l ( 2 t a i l e d ) .* . 相關系數樣本量 t檢驗概率值四、回歸系數 B的顯著性檢驗： t 檢驗樣本中的回歸公式中計算出的自變量回歸系數 B在總體中是否有效，需要用 t分布來檢驗。檢驗步驟同于前述的假設檢驗。 A、原假設： H0: B＝ 0 ； H1: B ≠0 ； B、檢驗結果：檢驗結果的概率值若小于給定的顯著度，如，則推翻原假設，樣本中的回歸公式可用于說明總體。 C、 t分布形狀 : 拒絕域拒絕域 C o e f f i c i e n t sa8 2 3 . 3 3 6 3 . 5 4 0 1 2 . 9 5 8 . 0 0 0 3 . 4 8 7 1 . 4 9 7 . 0 7 9 2 . 3 2 9 . 0 2 0( C o n s t a n t )年齡1BS t d .E r r o rU n s t a n d a r d i z e dC o e f f i c i e n t sB e t aS t a n d a r d i z e dC o e f f i c i e n t st S i g .D e p e n d e n t V a r i a b l e : 現在每月工資a . 回歸系數 t 值 t 值的顯著度第五章參數估計與假設檢驗主要內容 ? 第一節單一樣本 T檢驗 (OneSample T Test） ? 第二節獨立樣本 T檢驗 (IndependentSample T Test) ? 第三節配對樣本 T檢驗 (PairedSample T Test) 均值比較與均值比較的檢驗過程均值比較的概念 ? 統計分析常常采取抽樣研究的方法，即從總體中隨機抽取一定數量的樣本進行研究來推斷總體的特性。由于總體中的每個個體間均存在差異，即使嚴格遵守隨機抽樣原則也會由于多抽到一些數值較大或較小的個體致使樣本統計量與總體參數之間有所不同；又由于實驗者測量技術的差別或測量儀器精確程度的差別等等也會造成一定的偏差，使樣本統計量與總體參數之間存在差異。由此可以得到這樣的認識：均值不相等的兩組樣本不一定來自均值不同的總體。 ? 能否用樣本均值估計總體均值？兩個變量均值接近的樣本是否來自均值相同的總體？換句話說，兩組樣本某變量均值不同，其差異是否具有統計意義？能否說明總體具有顯著性差異？這是各種研究工作中經常提出的問題。這就要進行均值比較。一、簡介主要用于檢驗單個變量的均值與假設檢驗值 (給定的常數 )之間是否存在差異，也可進行單樣本的參數區間估計。二、完全窗口分析按 Analyze—Compare Means—OneSample T Test順序，打開 OneSample T Test主對話框（如圖 51）第一節單一樣本 T檢驗圖 51 OneSample T Test主對話框圖 52 Options對

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