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SPSS中的T檢驗
2017-06-25
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SPSS中的T檢驗

1.單樣本T檢驗（One-Sample T Test）

單樣本T檢驗主要用于樣本均數和已知總體均數的比較，還可以計算相應的描述性統計量及樣本均數和總體均數之差的95%可信區間。

如果Sig（P）>0.05，差異沒有顯著性，可以認為抽樣的均數與總體均數相同；0.01<Sig（P）<0.05，差異較顯著，可以認為抽樣的均數與總體均數不相同；Sig（P）<0.01,差異非常顯著，可以認為抽樣的均數與總體不相同。

如果求得的可信區間沒有包括0，亦可說明兩者間的差異有顯著性意義。


2.配對樣本T檢驗(Paired-Samples T Test)

本過程用于配對計量資料的比較，檢驗配對樣本差值的總體均數與0的差異有無顯著性差異，以及配對樣本是否相關。結果輸出以雙側概率及95%可信區間表示。

如積矩相關系數r=0.782(P=0.008)，可以推斷，該變量在處理前后正相關。

如配對t檢驗，t=5.273,v=9,P=0.001（雙側), 差異有顯著性意義。

如差值的95%可信區間不包括0，同樣說明差異有顯著性意義。


1.獨立樣本T檢驗（Independent-Samples T Test)

 獨立樣本T檢驗即兩樣本均數比較的t檢驗（或兩樣本t檢驗)，用來檢驗兩個獨立樣本的總體均數是否有顯著性差異。

 以兩種藥（甲，乙）的療效為例，先計算兩種療效的差值。差值為反應變量（Test Variable)，藥物為分組變量（Grouping Variable)。

 結果分析：Levene's Test for Equality of Variences:Levene 方差齊性檢驗，先求得各觀察值與其所在組的均值之差的絕對值，然后將絕對值按分組變量做方差分析，所得F值即Leven F統計量。若P>0.05，可認為方差齊次性。該方法在非正態分布數據情形下較穩健。

 Equal variances assumed:方差齊同條件下的t檢驗結果。如果P>0.05，差異無顯著性意義，認為甲乙兩藥的療效差異無顯著性意義。

 Equal variances assumed：方差不齊條件下的t檢驗結果。

2.單向方差分析（One-way ANOVA）

  單向方差分析過程用于完全隨機設計資料的多個樣本均數比較和樣本均數間的多重比較，即可進行多個處理組與一個對照組的比較。

  如分析某湖中不同季節中氯化物含量的變化。季節為分類變量（Factor），氯化物為因變量（Dependent list).Post Hoc...:各組均數的多重比較。

  結果分析：方差分析（Anova表），如果P<0.05,差異顯著，認為不同季節中的湖水中的氯化物含量不同。

LSD檢驗結果：可以看出來春夏秋冬四季之間氯化物含量差異是由有顯著性變化。

SNK檢驗和LSD檢驗一樣可以通過P值看出來各個季節氯化物的含量是否有顯著性變化。




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方差 方差分析 多重比較 相關系數 非正態分布 正態分布

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