SPSS数据分析教程

—《SPSS数据分析教程》

主要内容

假设检验的基本思想

均值过程和输出结果的解释

单样本T检验方法、应用条件和输出结果

独立样本T检验方法、应用条件和输出结果

配对样本T检验方法、应用条件和输出结果

假设检验的基本思想

假设检验的基本思想

假设检验的思想

反证法及小概率原理。所谓反证法及小概率原理即首先在原假设正确的条件下计算出现该样本或者样本统计量的概率，如果这种事件发生的概率很小，譬如小于5%，那么就拒绝原来的假设，而接受备择假设。

两类错误

“小概率事件在一次试验中几乎不会发生” ，但是小概率事件并非是不可能发生，只是其发生的概率很小，并不能完全排斥其发生的可能性。

因而假设检验有可能犯两类错误：

第一类错误：原假设正确，而错误地拒绝了它，即“拒真”的错误，其发生的概率为犯第一类错误的概率。

第二类错误：原假设不正确，而错误地没有拒绝它，即“受伪”错误，其发生的概率为犯第二类错误的概率。

显著性值

假设检验一般先对总体的比例、均值或分布做出某种假设，称为原假设；然后计算在该假设成立条件下出现该事件的概率，称为p值，或显著性值。

如果小概率事件发生了，即 p® ，则不拒绝原假设。我们用 ® 来控制犯第一类错误的概率，即犯该类错误的概率最大为®。

假设检验的步骤

1. 确定恰当的原假设和备择假设；

2. 选择检验统计量；

3. 计算检验统计量观测值发生的概率，即p 值；

4. 给定显著性水平®，并作出决策。如果p

均值子菜单

均值过程

SPSS的均值过程是描述和分析尺度变量（Scale）的一种有用的方法，可以获得需要分析的变量的许多中心趋势和离散趋势的统计指标，同时它可以对不同的组别或者交叉组别进行比较。

均值过程可以计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计。也可以从该过程获得单因素方差分析、eta 和线性相关检验。

均值过程分析

本书数据文件HourlyWage.sav是对护士工资的调查，它调查了不同岗位的护士，记录了他们的小时工资、工作经验、年龄等指标。应用SPSS的均值过程分析护士的小时工资、工作经验和工作位置之间的关系。

均值方法操作

【分析】→【比较均值】→【均值】

均值：选项

双因素的均值过

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