统计分析与SPSS的应用（第三版）

第5章 SPSS的参数检验

P136—练习题4

方式1：应用“两配对样本t检验”方法

饲料1与饲料2在同一鼠体内钙留存量的基本描述统计量 Paired Samples Statistics Mean N 9 9 Std. Deviation 3.81077 5.59933 Std. Error Mean 1.27026 1.86644 Pair 1 饲料1 32.5778 饲料2 34.2667

从上表可得 ,对于同一只鼠而言, 喂饲料2的体内钙留存量平均值明显高于饲料二 ,即平均值有差异。

饲料1与饲料2在同一鼠体内钙留存量的简单相关系数及检验 Paired Samples Correlations Pair 1

从上表可得，在显著性水平a=0.05时， P值为0.108，即喂养饲料1与饲料2在同一鼠体内的钙存留量没有明显的线性变化 , 说明喂饲料1与饲料2的线性相关程度较弱。

饲料1与饲料2在同一鼠体内钙留存量的两配对样本t检验结果 Paired Samples Test Mean -1.68889 Std. Deviation 4.63666 Std. Error Mean 1.54555 Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Lower -5.25294 Upper 1.87516 -1.093 8 .306 t df Sig. (2-tailed) 饲料1 & 饲料2 N 9 Correlation .571 Sig. .108 Pair 1 饲料1 - 饲料2

第一列表示的是喂饲料1与饲料2的平均差异为-1.68889；第二列是差值样本的标准差4.63666；第三列是差值样本均值抽样分布的标准差1.54555；第四、五列差值95%置信区间的下限和上限（分别为-5.2529,1.8752）；第六列是t检验统计量的观测值-1.093；第七列是t分布的自由度；第八列是t检验统计量观测值对应的双尾概率P值(0.306)。

当显著性水平a=0.05

方式2：应用“两独立样本t检验”方法

甲组饲料1与乙组饲料2在幼鼠体内钙留存量的基本描述统计量（表a） Group Statistics 幼鼠体内钙留存量

饲料组 1 N 12 Mean 30.5083 Std. Deviation Std. Error Mean 3.68818 1.06469 1

统计分析与SPSS的应用（第三版）

Group Statistics 幼鼠体内钙留存量 甲组饲料1与乙组饲料2在幼鼠体内钙留存量（表b）

饲料组 1 2 N 12 9 Mean 30.5083 31.4000 Std. Deviation Std. Error Mean 3.68818 3.12570 1.06469 1.04190

由表（a）可知，喂饲料2的幼鼠体内钙留存量要高于喂饲料1的幼鼠。 由表（b）的分析结论应通过两部完成：

第一步，两总体方差是否相等F检验。这里该检验的F统计量的观测值为0.059，对应的P值为0.811。如果显著性水平α为0.05，由于P值大于0.05，可以认为两总体的方差无显著差异。

第二步，两总体均值的检验。看Equal variances assumed中t检验的结果，其中t统计量的观测值为-0.584，对应的双尾概率P值为0.566。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值大于0.05，可以认为两总体的均值不存在显著性差异，即认为甲组饲料1和乙组饲料2在幼鼠体内的钙留存量不存在显著差异。

P137—练习题7

应用“两配对样本t检验”方法

培训前与培训后促销数据的基本描述统计量 Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1 培训前 4.8917E2 12 78.09765 22.54485

61.93839 17.88007 培训后 5.6000E2 12

培训前与培训后促销数据的简单相关系数及检验 Paired Samples Correlations N 12 Correlation -.135 Sig. .675 Pair 1 培训前 & 培训后

培训前与培训后促销数据的两配对样本t检验结果

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统计分析与SPSS的应用（第三版）

当显著性水平a=0.05>P=0.041时，应拒绝原假设,接受备择假设，意味着培训前和培训后存在显著差异，可以认为培训产生了提高促销数量的显著效果。

第6章 SPSS的方差分析

P179—练习题1

（1）利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。

入户推销方法对推销额的单因素方差分析结果

由上表可以看到：观测变量推销额的离差平方总和为675.271；如果仅考虑入户推销方法单个因素的影响，则推销额总变差中，不同推入户销方法可解释的变差为405.534，抽样误差引起的变差为269.737，他们的方差分别为101.384和8.991，相除得到的F统计量的观测值为11.276，对应的概率P值近似为0。

如果显著性水平α=0.05，由于概率P值小于α，因此应拒绝原假设，认为不同入户推销方法对推销额产生了显著影响，不同入户推销方法对推销额的影响效应不全为0。

（2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。

不同入户推销方法下推销额的基本描述统计量及95%置信区间

不同入户推销方法下方差齐性检验结果

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统计分析与SPSS的应用（第三版）

（利用LSD方法）

不同入户推销方法下推销额均值折线图

入户推销方法的多重比较检验

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