
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),常用于兩組數(shù)據(jù)均值的比較,比如,男性和女性在購物消費(fèi)上是不是一致,類似這樣的問題。
Excel表格用戶可能會說,這個簡單,我做一個柱形圖不就可以了嗎?
比如這樣:
右側(cè)柱子代表女性消費(fèi),左側(cè)柱子代表男性消費(fèi),對比很明顯嘛,女性購物消費(fèi)高于男性。
看到這里,SPSS用戶只能默默路過,然后回到家迅速跑一個獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),驗(yàn)證一下統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,這才算放心了。
看一個案例吧
有一組銀行用戶的貸款記錄,變量包括人口統(tǒng)計(jì)信息,以及用戶的負(fù)債情況。我們想知道有拖欠記錄和無拖欠記錄的用戶在負(fù)債收入比指標(biāo)上有無差異。
首先通過柱形圖,從可視化的角度去直觀考察。
菜單欄依次選擇 【圖形】→【舊對話框】→【條形圖】,選擇【簡單】,勾選【個案組摘要】,調(diào)出柱圖主界面。
首先將分組變量“是否拖欠”移入【類別軸】,接著勾選【其他統(tǒng)計(jì)(例如平均值)】,將變量“負(fù)債收入比”移入右側(cè)框內(nèi),點(diǎn)擊下方【更改統(tǒng)計(jì)】按鈕,在彈出界面中選擇【值的平均值】。其他設(shè)置不動,執(zhí)行。
圖形來看,對比是非常明顯的,有拖欠記錄用戶的負(fù)債收入比平均較無拖欠用戶高出6.05。
那么,這樣的差異,有沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義呢?用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)來回答。
菜單欄中依次選擇【分析】→【 比較平均值】→【 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】,打開獨(dú)T主面板。
將“負(fù)債收入比”移入【檢驗(yàn)變量框】內(nèi),將“是否拖欠”移入【分組變量】,點(diǎn)擊下方【定義組】按鈕,和“是否拖欠”相對應(yīng),組1輸入數(shù)字1,組2輸入數(shù)字0,分別對應(yīng)拖欠和未拖欠。
主面板右上方點(diǎn)擊【選項(xiàng)】按鈕,置信區(qū)間95%,點(diǎn)擊【繼續(xù)】。并要求執(zhí)行獨(dú)立T檢驗(yàn)。
表1,SPSS軟件輸出是否拖欠兩組用戶負(fù)債收入比的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
表2是獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)最終的檢驗(yàn)結(jié)果。
解讀第一步,首先觀察左側(cè)3列,讀取方差齊次檢驗(yàn)的結(jié)果,顯著性值小于0.05,表明兩組用戶負(fù)債收入比的方差不齊次,它指示接下來讀取第二步中,應(yīng)選擇第二行方差不齊的T檢驗(yàn)結(jié)果。來看第6列,顯著性值小于0.05,表明兩組用戶之間負(fù)債收入比是有顯著差異。
綜合前面柱形圖的結(jié)果,可以說明負(fù)債收入比在是否拖欠兩組用戶中有明顯差異,拖欠用戶的負(fù)債收入比更高。
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