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1、在F值這一欄中,0.000<0.05,有差異,說明兩樣本方差不齊。
2、第二欄本來就沒有數據的,因為是兩樣本之間方差齊性比較,只有一個F值。
3、有兩個t值,是因為計算機把方差齊和方差不齊兩種情況的值都計算出來了。
4、在第一欄中,t=0.028,代表方差齊時的值;在第二欄中t=0.028,是方差不齊時的值。
5、因為本例中的兩樣本方差不齊,我們看第二欄中t=0.028和在sig.(2-tailed(即雙側P值)0.978就行了,P=0.978>0.05說明結果無差異。
6、如果F值這一欄中兩樣本方差齊的話。
7、結果看第一欄中,t=0.028和P值就行了。
8、在sig.(2-tailed)中,兩欄的數據時都是0.978很正常,但大多是不一樣的。
9、總之,據F值的情況,選擇要看第一欄還是第二欄的值。
10、拓展閱讀:SPSS如何進行獨立樣本T檢驗:在鈡型圖看來,正太分布,基本左右是對稱的,一般具備兩個參數,數學期望和標準方差,即:N(p, Q) 如果你的樣本數非常少,一般需要進行正太分布檢驗,檢驗的方法網上很多,我就不說了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分別注射了某種毒素,經過觀察分析,進行隨機取樣,查看最終老鼠是否活著。
11、 問題:很多人認為,雄性老鼠和雌性老鼠分別注射毒液后,雌性老鼠存活下來的數量會比雄性老鼠多?我們將通過進行統計分析來認證這個假設是否成立。
12、下面進行參數設置:a 代表: 雄性老鼠 b代表:雌性老鼠 tim 代表:生存時間, 即指經過多長時間后,去查看結果 0 代表:結果死亡 1 代表:結果活著 隨機抽取的樣本 分析結果,如下所示:從組統計量 可以看出,雄性老鼠的存活下來的均值為0.73, 但是雌性老鼠存活下來的均值為1.00,很明顯,雌性老是存活下來的個數明顯比雄性老鼠多,但是一般我們不看這個結果,因為樣本不夠大,如果將樣本升至10000個? 也許這個均值將會發生變化,不具備統計學意義, 我們一般只看獨立樣本檢驗的結果。
13、獨立樣本檢驗,提供了兩種方法:levene檢驗和 均值T檢驗 兩種方法 Levene檢驗。
14、主要用來檢驗原假設條件是否成立,(即:假設方差相等和方差不相等兩種情況)如果SIG>0.05,證明假設成立,不能夠拒絕原假設,如果SIG<0.05,證明假設不成立,拒絕原假設。
15、進行levene檢驗結果判斷是第一步, 從上圖,可以看出 sig0.05 即說明 P 值大于顯著性水平,不應該拒絕原假設:即指:雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后,存活下來的個數沒有顯著的差異 。
16、 本次分析的結果,不支持,很多人認為的:雄性老鼠和雌性老鼠分別注射毒液后,雌性老鼠存活下來的數量會比雄性老鼠多的結論。
17、其實方差不相等,并不代表不符合正太分布,也不能夠說有顯著的差異,方差不相同,說明曲線的偏離程度不同而已。
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