統(tǒng)計(jì)軟件SPSS課件：第4章 SPSS的均值比較過程

1、第4章SPSS的均值比較過程 4.1 SPSS在單樣本t檢驗(yàn)的應(yīng)用1.使用目的 單樣本t檢驗(yàn)的目的是利用來自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值是否與指定的檢驗(yàn)值之間存在明顯的差異。它是對(duì)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)。2.基本原理 單樣本t檢驗(yàn)作為假設(shè)檢驗(yàn)的一種方法，其基本步驟和假設(shè)檢驗(yàn)相同。其零假設(shè)為H0：總體均值與指定檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。該方法采用t檢驗(yàn)方法，按照下式計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量。 上式中，D是樣本均值與檢驗(yàn)值之差；因?yàn)榭傮w方差未知，故用樣本方差S代替總體方差；n為樣本數(shù)。3.概率P值 如果概率P值小于或等于顯著性水平，拒絕零假設(shè)； 如果概率P值大于顯著性水平，則接受零假設(shè)。 4.軟件使用方法（

2、1）在SPSS中，軟件將自動(dòng)計(jì)算t值，由于該統(tǒng)計(jì)量服從n-1個(gè)自由度的t分布，SPSS將根據(jù)t分布表給出t值對(duì)應(yīng)的相伴概率P值。（2）如果相伴概率P值小于或等于給定的顯著性水平，則拒絕H0，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間存在顯著差異。（3）相反，相伴概率值大于給定的顯著性水平，則不應(yīng)拒絕H0，可以認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。4.1.2 單樣本t檢驗(yàn)的SPSS操作詳解Step01： 打開單樣本t檢驗(yàn)對(duì)話框。 選擇菜單欄中的【分析】【比較均值】【單樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【單樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step02： 選擇檢驗(yàn)變量。 在該對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入【檢驗(yàn)變

3、量】列表框中。其中，左側(cè)候選變量列表框中顯示的是可以進(jìn)行t檢驗(yàn)的變量。Step03： 選擇樣本檢驗(yàn)值。 在【檢驗(yàn)值】文本框中輸入檢驗(yàn)值，相當(dāng)于假設(shè)檢驗(yàn)問題中提出的零假設(shè)H0： =0。Step04：其他選項(xiàng)設(shè)置。 單擊【選項(xiàng)】按鈕，彈出【單樣本T檢驗(yàn)：選項(xiàng)】對(duì)話框。該對(duì)話框用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法，其中各選項(xiàng)的含義如下。 （1）【置信區(qū)間百分比】：該文本框用于設(shè)置在指定水平下，樣本均值與指定的檢驗(yàn)值之差的置信區(qū)間，默認(rèn)值為95%。 （2）【缺失值】選項(xiàng)組：用于設(shè)置缺失值的處理方式，它有以下兩種處理方式。 按分析順序排除個(gè)案：點(diǎn)選該單選鈕，表示當(dāng)分析計(jì)算涉及到含有缺失值的變量時(shí)，刪除

4、該變量上是缺失值的觀測(cè)量。 按列表排除個(gè)案：點(diǎn)選該單選鈕，表示刪除所有 含缺失值的觀測(cè)量后再進(jìn)行分析。、Step05：相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì) 單擊【Bootstrap】按鈕，在彈出的對(duì)話框中可以 進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì)。 （1）支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的Bootstrap 估計(jì)。 （2）支持平均值差值的Bootstrap 估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)。Step06： 單擊【確定】按鈕結(jié)束操作，SPSS軟件自 動(dòng)輸出結(jié)果。4.1.3 實(shí)例圖文分析：交通通勤時(shí)間1. 實(shí)例內(nèi)容 根據(jù)一份公共交通調(diào)查報(bào)告顯示，對(duì)于那些在一個(gè)城市乘車上下班的人來說，平均通勤時(shí)間為19分鐘，其人數(shù)總量為100萬3

5、00萬。假設(shè)一個(gè)研究者居住在一個(gè)人口為240萬的城市里，想通過驗(yàn)證以確定通勤時(shí)間是否和其他城市平均水平是否一致。他隨機(jī)選取了26名通勤者作為樣本，收集的數(shù)據(jù)如下所示。假設(shè)通勤時(shí)間服從正態(tài)分布，這位研究者能得到什么結(jié)論？ 19 16 20 23 23 24 13 19 23 16 17 15 14 27 17 23 18 18 20 18 18 18 23 19 19 282 實(shí)例操作 現(xiàn)在該名研究者要檢驗(yàn)他所在城市的平均通勤時(shí)間和全國(guó)其他城市平均水平是否一致。由于題目中已給出了其他城市通勤時(shí)間的平均水平為19分鐘，因此，這里就是要檢驗(yàn)該城市通勤時(shí)間是否等于19分鐘，即進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)： Ste

6、p01：打開對(duì)話框 打開數(shù)據(jù)文件4-1.sav，選擇菜單欄中的【分析】 【比較均值】【單樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【單樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step02：選擇檢驗(yàn)變量 在候選變量列表框中選擇“time”變量，將其添加至【檢驗(yàn)變量】列表框中。 Step03：選擇樣本檢驗(yàn)值 在【檢驗(yàn)值】文本框中輸入檢驗(yàn)值“19”。單擊【選項(xiàng)】按鈕，在彈出的對(duì)話框的【置信區(qū)間百分比】文本框中將系統(tǒng)默認(rèn)的95修改為 99，其目的是調(diào)整顯著性水平。單擊【繼續(xù)】按鈕返回主對(duì)話框。MeanStd. DeviationStd. Error Mean通勤時(shí)間2619.53853.75479.73638Step04：結(jié)束操作 單擊【確

7、定】按鈕，完成操作。此時(shí)，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。3. 實(shí)例結(jié)果及分析 （1）描述性統(tǒng)計(jì)分析表（2）單樣本t檢驗(yàn)結(jié)果Test Value = 19 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference99% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpper通勤時(shí)間.73125.471.53846-1.51412.59114.1.4 實(shí)例進(jìn)階分析：機(jī)票的折扣費(fèi)1 .實(shí)例內(nèi)容 1995年2月，某個(gè)航班往返機(jī)票的平均折扣費(fèi)是258美元（今日美國(guó)，1995年3月30日）。隨機(jī)抽取了在3月份中15個(gè)往返機(jī)票的折扣費(fèi)作為一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本

8、，結(jié)果得到下面的數(shù)據(jù)： 310 260 265 255 300 310 230 250 265 280 290 240 285 250 260 請(qǐng)你檢驗(yàn)3月份往返機(jī)票的折扣費(fèi)是否有所增加？ 2 實(shí)例操作 由于3月份機(jī)票的平均折扣費(fèi)是258美元，而現(xiàn)在調(diào)查抽取了15個(gè)數(shù)據(jù)，可以計(jì)算得到它們的樣本均值等于270美元。從數(shù)值大小看到明顯折扣費(fèi)用增加了。但是，這種數(shù)值的增加是由實(shí)際情況變動(dòng)還是抽樣誤差造成的，則可以通過單樣本的t檢驗(yàn)來驗(yàn)證。這里建立如下假設(shè)檢驗(yàn)： 由于單樣本t檢驗(yàn)要求樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，因此進(jìn)行單樣本的K-S檢驗(yàn)，得到檢驗(yàn)分析表。從檢驗(yàn)結(jié)果看到，統(tǒng)計(jì)量Z等于0.697，相伴概率P等于

9、0.716，遠(yuǎn)大于顯著性水平，因此接受零假設(shè)，認(rèn)為該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以利用單樣本t檢驗(yàn)方法。具體操作步驟如下。Step01：打開數(shù)據(jù)文件4-2.sav，選擇菜單欄中的【分析】 【比較均值】【單樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【單樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step02：在候選變量列表框中選擇“pirce”變量，將其添加至【檢驗(yàn)變量】列表框中。Step03: 在【檢驗(yàn)值】文本框中輸入檢驗(yàn)值“258”。Step04:單擊【確定】按鈕，完成操作。3 實(shí)例結(jié)果 Test Value = 258 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of t

10、he DifferenceLowerUpper機(jī)票折扣費(fèi)1.87514.08212.000-1.7325.734.2 SPSS在兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的應(yīng)用4.2.1 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的SPSS操作步驟Step01：打開兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)對(duì)話框。 選擇菜單欄中的【分析】【比較均值】【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step02：選擇檢驗(yàn)變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇檢驗(yàn)變量，將其移入【檢驗(yàn)變量】列表框中，這里需要選入待檢驗(yàn)的變量。Step03：選擇分組變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇分組變量，將其移入【分組變量】文本框中，目的是區(qū)分檢驗(yàn)變量的不同組別。Step04 定義組別名

11、稱 單擊【定義組】按鈕，彈出【定義組】對(duì)話框，此時(shí)需要定義進(jìn)行t檢驗(yàn)的比較組別名稱。Step05：相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì) 單擊【Bootstrap】按鈕，在彈出的對(duì)話框中可以進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì)。 支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的Bootstrap 估計(jì)。 支持平均值差值的Bootstrap 估計(jì)和顯著性檢驗(yàn)。Step06：?jiǎn)螕簟敬_定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動(dòng)輸出相關(guān)結(jié)果。 4.2.3 實(shí)例圖文分析：機(jī)場(chǎng)等級(jí)分?jǐn)?shù)比較1. 實(shí)例內(nèi)容 國(guó)際航空運(yùn)輸協(xié)會(huì)對(duì)商務(wù)旅游人員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，以便確定多個(gè)國(guó)際機(jī)場(chǎng)的等級(jí)分?jǐn)?shù)。最高可能分?jǐn)?shù)是10分，分?jǐn)?shù)越高說明其等級(jí)也越高。假設(shè)有一個(gè)由5

12、0名商務(wù)旅行人員組成的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，要求這些人給邁阿密機(jī)場(chǎng)打分。另外有一個(gè)由50名商務(wù)旅行人員組成的樣本，要求這些人給洛杉磯機(jī)場(chǎng)打分。這兩個(gè)組人員打出的等級(jí)分?jǐn)?shù)如表4-5所示。請(qǐng)你判斷邁阿密機(jī)場(chǎng)和洛杉磯機(jī)場(chǎng)的等級(jí)評(píng)分是否相同？ 2 實(shí)例操作 本案例中共有兩組商務(wù)旅行人員分別對(duì)邁阿密和洛杉磯機(jī)場(chǎng)打分。由于這兩組人員構(gòu)成不同，因此由這兩組人員組成的樣本可以看作是相互獨(dú)立的?，F(xiàn)在要比較這兩個(gè)機(jī)場(chǎng)的平均得分是否相同，也就是要檢驗(yàn)這兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否相同，因此可以采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方法。于是建立如下假設(shè)檢驗(yàn)： H0 ：邁阿密機(jī)場(chǎng)和洛杉磯機(jī)場(chǎng)的等級(jí)得分相同。 H1 ：邁阿密機(jī)場(chǎng)和洛杉磯機(jī)場(chǎng)的等級(jí)得

13、分不同。Step01：打開對(duì)話框 選擇菜單欄中的【分析】 【比較均值】【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框，。這里變量score表示兩個(gè)機(jī)場(chǎng)的得分；變量x是不同機(jī)場(chǎng)的標(biāo)志變量，1表示邁阿密機(jī)場(chǎng)，2表示洛杉磯機(jī)場(chǎng)。 Step02：選擇檢驗(yàn)變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇檢驗(yàn)變量“score”，將其添加至右側(cè)的【檢驗(yàn)變量】列表框中，表示需要對(duì)它進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)。Step03：選擇分組變量 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇分組變量“x”，將其添加至【組變量】文本框中。接著單擊【定義組】按鈕，彈出【定義組】對(duì)話框。Step04：定義組別名稱 點(diǎn)選【使用指定值】單選鈕，在【組1】文本框

14、中輸入“1”，在【組2】文本框中輸入“2”。輸入完成后，單擊【繼續(xù)】按鈕返回。Step05：?jiǎn)螕簟敬_定】按鈕，完成操作。 3. 實(shí)例結(jié)果及分析（1）基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表 （2）獨(dú)立兩樣本的t檢驗(yàn)分析結(jié)果 兩總體方差是否相等的F檢驗(yàn) 這里，該檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量的觀察值為0.086，對(duì)應(yīng)的概率P值為0.770。由于系統(tǒng)默認(rèn)顯著性水平為0.05，而概率P值顯然大于0.05，因此認(rèn)為兩總體的方差無顯著性差異。 兩總體均值的檢驗(yàn) 觀察分析結(jié)果中“假設(shè)昂差相等”列的t檢驗(yàn)相伴概率值；如果方差不相等，觀察”假設(shè)方差不相等“列的t檢驗(yàn)相伴概率值。本案例的第一步分析中，由于兩總體方差無顯著差異，因此應(yīng)看第一行（假設(shè)方

15、差相等）的t檢驗(yàn)結(jié)果。具體來說，t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為-0.924，對(duì)應(yīng)的雙尾概率P值為0.358，大于顯著性水平0.05，因此認(rèn)為兩總體的均值不存在顯著差異，即邁阿密機(jī)場(chǎng)和洛杉磯機(jī)場(chǎng)的等級(jí)得分相同。這個(gè)結(jié)論說明商務(wù)人員認(rèn)為兩個(gè)機(jī)場(chǎng)在服務(wù)水平質(zhì)量等方面是沒有差異的。4.2.4 實(shí)例進(jìn)階分析：考試中的驚惶失措1. 實(shí)例內(nèi)容 許多學(xué)生都有一次考試中因?yàn)榈谝坏李}目特別難而驚惶失措的不愉快經(jīng)歷。人們對(duì)考試題目的安排進(jìn)行了研究，以弄清它對(duì)焦慮的影響。表4-8所示的分?jǐn)?shù)是對(duì)“測(cè)驗(yàn)焦慮”的度量，有充分的證據(jù)支持考試題目的安排對(duì)分?jǐn)?shù)有影響這一假設(shè)嗎？ 2 實(shí)例操作 表4-8列出了兩種考試方式下不同學(xué)生的焦慮測(cè)量值

16、，其值越大，說明學(xué)生考試時(shí)越焦慮?，F(xiàn)在要研究考試題目對(duì)分?jǐn)?shù)的影響性，即比較這兩種考試形式對(duì)學(xué)生有無顯著的焦慮差異性?？紤]到選取的學(xué)生不同，因此可以利用兩獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)，建立假設(shè)檢驗(yàn)如下。 H0：兩種考試方式下學(xué)生的平均焦慮測(cè)量值相同。 H1：兩種考試方式下學(xué)生的平均焦慮測(cè)量值不同。Step01：建立數(shù)據(jù)文件4-4.sav。這里變量anxiety表示兩個(gè)機(jī)場(chǎng)的得分；變量x表示不同的考試方式，1表示問題從易到難安排，2表示各問題從難到易安排。Step02 ：選擇菜單欄中的【分析】 【比較均值】【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step03 ：在左側(cè)的候選變量列表框中選擇檢驗(yàn)變

17、量 anxiety，將其添加至【檢驗(yàn)變量】列表框中。Step04 ：選擇分組變量x，將其添加至【分組變量】文本框中。Step05 :單擊【定義組】按鈕，彈出【定義組】對(duì)話框。點(diǎn)選【使用指定值】單選鈕，在【組1】文本框中輸入“1”，在【組2】文本框中輸入“2”。輸入完成后，單擊【繼續(xù)】按鈕，關(guān)閉【定義組】對(duì)話框。Step06 ：?jiǎn)螕簟綩K】按鈕，結(jié)束操作。3. 實(shí)例結(jié)果及分析（1）基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表不同考試形式NMeanStd. DeviationStd. Error Mean焦慮測(cè)量值問題從易到難安排2527.07526.869881.37398問題從難到易安排1631.72814.26015

18、1.06504（2）兩總體均值的檢驗(yàn)4.3 SPSS在兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的應(yīng)用4.3.1 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的基本原理 1.使用目的 前一節(jié)中考慮的是獨(dú)立樣本情形下的總體均值相等的檢驗(yàn)問題。但在現(xiàn)實(shí)中，總體或樣本之間不僅僅表現(xiàn)為獨(dú)立的關(guān)系，很多情況下，總體之間存在著一定的相關(guān)性。當(dāng)分析這些相關(guān)總體之間的均值關(guān)系時(shí)，就涉及到兩配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)。 2.基本原理 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的目的是利用來自兩個(gè)總體的配對(duì)樣本，推斷兩個(gè)總體的均值是否存在顯著差異。它和獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的差別就在于要求樣本是配對(duì)的。由于配對(duì)樣本在抽樣時(shí)不是相互獨(dú)立的，而是相互關(guān)聯(lián)的，因此在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)必須要考慮到這種相關(guān)性，否則會(huì)浪費(fèi)大

19、量的統(tǒng)計(jì)信息，因此對(duì)于符合配對(duì)情況的統(tǒng)計(jì)問題，要首先考慮兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。配對(duì)樣本主要包括下列一些情況。（1）同一實(shí)驗(yàn)對(duì)象處理前后的數(shù)據(jù)。例如對(duì)患肝病的病人實(shí)施某種藥物治療后，檢驗(yàn)病人在服藥前后的差異性。（2）同一實(shí)驗(yàn)對(duì)象兩個(gè)部位的數(shù)據(jù)。例如研究汽車左右輪胎耐磨性有無顯著差異。（3）同一樣品用兩種方法檢驗(yàn)的結(jié)果。例如對(duì)人造纖維在60度和80度的水中分別作實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)溫度對(duì)這種材料縮水率的影響性。（4）配對(duì)的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象分別接受不同處理后的數(shù)據(jù)。例如對(duì)雙胞胎兄弟實(shí)施不同的教育方案，檢驗(yàn)他們?cè)趯W(xué)習(xí)能力上的差異性。 3.使用條件 進(jìn)行配對(duì)樣本檢驗(yàn)時(shí)，通常要滿足以下三個(gè)要求。 （1）兩組樣本的樣本容量要

20、相同； （2）兩組樣本的觀察值順序不能隨意調(diào)換，要保持一一對(duì)應(yīng)關(guān)系； （3）樣本來自的總體要服從正態(tài)分布。4.3.2 兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的SPSS操作詳解 Step01：打開兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)對(duì)話框 選擇菜單欄中的【分析】【比較均值】【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。Step02：選擇配對(duì)變量 在【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一對(duì)或幾對(duì)變量，將其移入【成對(duì)變量】列表框中，這表示系統(tǒng)將對(duì)移入的成對(duì)變量進(jìn)行配對(duì)檢驗(yàn)。Step03：其他選項(xiàng)選擇 單擊【選項(xiàng)】按鈕，彈出【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)：選擇】對(duì)話框。該對(duì)話框用于指定輸出內(nèi)容和關(guān)于缺失值的處理方法，其中各選項(xiàng)的含義如

21、下。 （1）【置信區(qū)間百分比】：用于設(shè)置在指定水平下 樣本均值與指定的檢驗(yàn)值之差的置信區(qū)間，默認(rèn)值為95%。 （2）【缺失值】選項(xiàng)組：用于設(shè)置缺失值的處理方 式，它有以下兩種處理方式。 按分析順序排除個(gè)案 ：點(diǎn)選該單選鈕，表示當(dāng)分析計(jì)算涉及到含有缺失值的變量時(shí)，刪除該變量上是缺失值的觀測(cè)量。 按列表排除個(gè)案： ：點(diǎn)選該單選鈕，表示刪除所有含缺失值的觀測(cè)量后再進(jìn)行分析。 Step04 相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì) 單擊【Bootstrap】按鈕，在彈出的對(duì)話框中可以進(jìn)行如下統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap估計(jì)。 支持均值和標(biāo)準(zhǔn)差的Bootstrap 估計(jì)。 支持相關(guān)性的Bootstrap 估計(jì)。

22、 檢驗(yàn)表支持均值的Bootstrap 估計(jì)。Step05 ：完成操作 單擊圖【確定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 4.3.3 實(shí)例圖文分析：看電視和讀書的時(shí)間 1. 實(shí)例內(nèi)容 “每月讀書俱樂部”的成員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，以確信其成員用于看電視的時(shí)間是否比讀書的時(shí)間多。假定抽取了15個(gè)人組成的樣本，得到了下列有關(guān)他們每周觀看電視的小時(shí)數(shù)和每周讀書時(shí)間的小時(shí)數(shù)的數(shù)據(jù)，見表4-11所示。你能夠得到結(jié)論：“每月讀書俱樂部”的成員每周觀看電視的時(shí)間比讀書的時(shí)間更多嗎？2. 實(shí)例操作 由于讀書俱樂部的成員每人在每周可能既要看電視也要讀書，因此要分析看電視和讀書時(shí)間差異性，其實(shí)就是進(jìn)行如下假設(shè)檢驗(yàn)

23、。 H0 ：俱樂部成員看電視和讀書所消耗的時(shí)間相同。 H1 ：俱樂部成員看電視和讀書所消耗的時(shí)間不同。 由于抽樣數(shù)據(jù)中，樣本都進(jìn)行了看電視和讀書兩個(gè)方面的時(shí)間調(diào)查，它們的活動(dòng)主體都是同一個(gè)人，因此，數(shù)據(jù)類型屬于配對(duì)樣本的類型，故利用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)來分析。具體操作步驟如下。 Step01：打開對(duì)話框 打開數(shù)據(jù)文件4-5.sav，選擇菜單欄中的【分析】 【比較均值】【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)】命令，彈出【配對(duì)樣本T檢驗(yàn)】對(duì)話框。這里變量 “tv”表示成員每周看電視的時(shí)間；變量“book”表示成員每周讀書的時(shí)間。 Step02：選擇配對(duì)變量 在左側(cè)的候選變量列表框中依次選擇檢驗(yàn)變量“tv”和變量“book”，

24、將其添加至【成對(duì)變量】列表框中。這表示進(jìn)行“tv”和 “book”的配對(duì)t檢驗(yàn)。Step03：完成操作 單擊【確定】按鈕，完成操作。此時(shí)，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。3. 實(shí)例結(jié)果及分析（1）基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表MeanNStd. DeviationStd. Error MeanPair 1看電視小時(shí)數(shù)12.00154.5361.171看書小時(shí)數(shù)9.00153.586.926（2）相關(guān)性分析 表4-13是進(jìn)行兩配對(duì)變量之間簡(jiǎn)單相關(guān)性分析結(jié)果輸出表。表中第三列表示樣本容量，第四列表示看電視時(shí)間和看書時(shí)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，第五列表示概率P值。從結(jié)果來看，“tv”和“book”變量的相關(guān)系數(shù)等于0.193，呈簡(jiǎn)單正相關(guān)關(guān)系；同時(shí)相伴概率P值0.490大于顯著性水平0.05說明這兩組樣本相關(guān)性顯著。（3）兩配對(duì)樣本t檢驗(yàn)結(jié)果表Paired DifferencestdfSig.(2-tailed)MeanStd.DeviationStd.Error Mean95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpperPair 1看電視小時(shí)數(shù)-看書小時(shí)數(shù)35.211.345.1155.8852.2314.0434.3.