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單樣本t檢驗(yàn)的spss實(shí)現(xiàn)
2017-04-26
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單樣本t檢驗(yàn)的spss實(shí)現(xiàn)

直接來(lái)看一個(gè)例子：
常規(guī)種植條件下某玉米品的平均穗重為 300g ?，F(xiàn)在采用根外施肥(即將肥料制成液體養(yǎng)分，噴灑到玉米的葉面)后，調(diào)查了 20 個(gè)玉米棒 ，其穗重如表 1所示。問(wèn)：改用葉面施肥后,穗重是 否顯著增加了 ?（置信度為 95% 或者顯著水平 α=0.05）

表1 20個(gè)玉米穗的重量（單位：g）
這是一個(gè)單尾測(cè)驗(yàn)，原假設(shè)和備擇假設(shè)是：

原假設(shè)（無(wú)效假設(shè)）：葉面施肥沒(méi)有增產(chǎn)效果。
備擇假設(shè) ：葉面施肥有增產(chǎn)效果
在SPSS中不能直接進(jìn)行單尾測(cè)驗(yàn)，但是SPSS卻可以輸出t統(tǒng)計(jì)量的雙側(cè)檢驗(yàn)相伴概率sig，將得到的相伴概率除以2，即得到單尾測(cè)驗(yàn)的相伴概率。將這個(gè)相伴概率與0.05進(jìn)行比較，小于0.05則拒絕原假設(shè)。
單樣本t檢驗(yàn)的SPSS操作
首先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入或者錄入到spss中，然后依次 選擇分析 <均值比較 <單樣本t檢驗(yàn). 出現(xiàn)如下圖所示的窗口。

將要檢驗(yàn)的變量“穗重”選入到“檢驗(yàn)變量”窗口，同時(shí)輸入給定的用于對(duì)比的那個(gè)值，此處為常規(guī)種植條件下的穗重均值300.設(shè)置完畢后，點(diǎn)擊確定。輸出結(jié)果中的描述性統(tǒng)計(jì)這里就不討論了，直接看t檢驗(yàn)的結(jié)果。

你可以找一本統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，對(duì)著t分布表，查看一下自由度為19，顯著水平為0.05時(shí)，的雙側(cè)檢驗(yàn)的t臨界值，將這里得到的t值與那個(gè)臨界值進(jìn)行比較，如果這里的t值大于那個(gè)臨界值，則拒絕原假設(shè)，這和p值小于0.05是等價(jià)的。
如下圖所示，這里得到的雙側(cè)t檢驗(yàn)相伴概率為0.006，那么單側(cè)相伴概率為0.003，無(wú)論是雙側(cè)檢驗(yàn)還是單側(cè)檢驗(yàn)，都可以拒絕原假設(shè)，考慮到葉面施肥后的穗重均值為300+7=307，因此認(rèn)為葉面施肥能夠極顯著地增加穗重。

雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)
下面兩張圖片中，第一個(gè)圖中黑色區(qū)域表示的是單側(cè)檢驗(yàn)的拒絕域。第二個(gè)圖表示的雙側(cè)檢驗(yàn)的拒絕域。同樣是0.05的置信水平，雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)，臨界值是不同的，因?yàn)楹谏珔^(qū)域的位置不同，盡管它們的總面積是相等的。

進(jìn)行大端單尾測(cè)驗(yàn)時(shí)，當(dāng)計(jì)算得到的t統(tǒng)計(jì)量大于黑色區(qū)域與白色區(qū)域的臨界位置對(duì)應(yīng)的橫軸值時(shí)，拒絕原假設(shè)。而這時(shí)，相伴概率也一定小于0.05，因此使用相伴概率和t臨界值來(lái)決定原假設(shè)的取舍，原理本質(zhì)上是一樣的。只不過(guò)教材上進(jìn)行案例講解時(shí)，一般使用臨界值，因?yàn)橄喟楦怕视?jì)算困難。而統(tǒng)計(jì)軟件一般直接給出相伴概率。（相伴概率即為p值或者spss輸出的sig值。）

進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)量落入兩邊任意一塊黑色區(qū)域，就應(yīng)該拒絕原假設(shè)?；蛘呦喟楦怕市∮?.05時(shí)，拒絕原假設(shè)。（黑色區(qū)域表示的是一個(gè)很小的概率，這樣小的概率，通過(guò)一次試驗(yàn)一般是不會(huì)發(fā)生，如果發(fā)生，說(shuō)明原假設(shè)有問(wèn)題，說(shuō)明真實(shí)的分布不是原假設(shè)成立時(shí)的這個(gè)分布，均值要改變才行，均值改變了才能符合被檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)，所以被檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)的均值與原來(lái)那個(gè)設(shè)定值是不同的。）

單側(cè)檢驗(yàn)的R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

如果你一定要直接得出單側(cè)檢驗(yàn)的結(jié)果，那也不是沒(méi)有辦法，R語(yǔ)言可以直接得出單側(cè)檢驗(yàn)的結(jié)果。給出代碼如下：

t_test01.1<-read.csv(file="D:/單樣本t檢驗(yàn)_玉米.csv",header=TRUE)

                     #載入數(shù)據(jù)

t.test(t_test01.1$穗重,

      alternative =c("greater"),

      mu =300, paired =FALSE,

      conf.level =0.95

)                    #進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)

輸出結(jié)果如下

    OneSample t-test

data:  t_test01.1$穗重

t=3.1239, df=19, p-value =0.002794

alternative hypothesis: true mean is greater than 300

95 percent confidence interval:

 303.1254      Inf

sample estimates:

mean of x
      307
得到 p-value =0.002794<0.05,拒絕原假設(shè)，選擇備擇假設(shè)：alternative hypothesis: true mean is greater than 300。（實(shí)際均值大于300）

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }