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SPSS統(tǒng)計分析案例:獨立樣本T檢驗
2017-01-17
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SPSS統(tǒng)計分析案例:獨立樣本T檢驗

獨立樣本T檢驗，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，左側(cè)柱子代表男性消費，對比很明顯嘛，女性購物消費高于男性。

看到這里，SPSS用戶只能默默路過，然后回到家迅速跑一個獨立樣本t檢驗，驗證一下統(tǒng)計學(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（例如平均值）】，將變量“負(fù)債收入比”移入右側(cè)框內(nèi)，點擊下方【更改統(tǒng)計】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)計學(xué)意義呢？用獨立樣本T檢驗來回答。

菜單欄中依次選擇【分析】→【 比較平均值】→【 獨立樣本T檢驗】，打開獨T主面板。

將“負(fù)債收入比”移入【檢驗變量框】內(nèi)，將“是否拖欠”移入【分組變量】，點擊下方【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。

主面板右上方點擊【選項】按鈕，置信區(qū)間95%，點擊【繼續(xù)】。并要求執(zhí)行獨立T檢驗。

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是獨立樣本T檢驗最終的檢驗結(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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