spss 분석 방법-T 테스트
스튜던트 t 검정이라고도 불리는 t 검정은 표본 크기가 작고(예: n < 30) 모집단 표준 편차 σ를 알 수 없는 정규 분포에 주로 사용됩니다. t-검정은 t-분포 이론을 사용하여 차이가 발생할 확률을 추론하여 두 평균 간의 차이가 유의한지 비교합니다. f 테스트와 카이제곱 테스트와 연결되어 있습니다. t-테스트는 Gorst가 와인 제조 품질을 관찰하기 위해 고안했으며 1908년 Biometrika에 게재되었습니다.
아래에서는 주로 다음 네 가지 측면을 설명합니다.
실용적 적용
이론적 아이디어
운영 프로세스
분석 결과
1. 실제 적용
통계 분석에서는 두 개의 관련 표본이 동일한 평균을 가진 모집단에서 나온 것인지 여부를 테스트해야 합니다. 표본 정규 모집단의 평균 등에서 유의미한 차이가 있는지 여부 예를 들어, 의료계는 특정 질병에 대한 약물의 효능, 학생의 성별이 농작물 해충에 미치는 살충 효과 등에 대해 연구합니다. T 검정의 주요 용도:
단일 표본 검정: 정규 분포 모집단의 평균이 귀무 가설을 충족하는 값 내에 있는지 여부를 검정합니다.
2표본 검정: 귀무 가설은 정규 분포를 따르는 두 모집단의 평균이 동일하다는 것입니다.
이 테스트를 흔히 스튜던트 t-테스트라고 합니다. 그러나 보다 엄밀하게 말하면 두 모집단의 분산이 동일한 경우에만 스튜던트 t 검정이라고 하며, 그렇지 않은 경우에는 Welch 검정이라고도 합니다.
동일한 통계에 대한 두 측정치의 차이가 0인지 테스트합니다.
회귀선의 기울기가 0과 크게 다른지 테스트합니다.
2. 이론적 사고
? T 테스트는 t 분포 이론을 사용하여 두 모집단의 평균을 비교하는 방법입니다. 숫자의 차이가 중요합니까?
T-검정에는 세 가지 유형이 있습니다.
단일 표본 T-검정
표본 평균과 알려진 모집단 평균 간의 차이가 다음과 같은지 테스트합니다. 중요한.
독립 표본 T-검정
두 표본의 평균과 각 표본이 나타내는 모집단 간의 차이가 유의한지 여부를 테스트합니다. 독립 표본인 두 표본 그룹 간에는 상관 관계가 없습니다.
쌍표본 T-검정
두 표본의 평균과 각 표본이 나타내는 모집단 간의 차이가 유의한지 여부를 테스트합니다. 두 표본 그룹 사이에 상관 관계가 있는 경우 해당 그룹은 비독립 표본입니다.
3. 연산 과정
T 검정의 데이터 조건:
정규 분포 모집단에서.
무작위 샘플.
분산의 동질성. 평균을 비교할 때 두 표본의 모집단 분산은 동일해야 합니다. 즉, 분산의 동질성이 충족됩니다. 이러한 조건이 충족되지 않으면 보정된 t-검정을 사용하거나 t-검정 대신 비모수 검정을 사용하여 두 그룹 간의 평균을 비교할 수 있습니다.
독립 표본 T 테스트 사례:
주제: A와 B 두 학교의 고등학생 40명의 대학 입학 시험 수학 점수. 두 학교의 조사 대상 고등학생들의 대학 입시 수학 점수 간에 유의미한 차이가 있는지 여부를 알아보기 위해 독립표본 T 검정 방법을 사용했습니다.
1. 데이터 입력
2. 작업 단계
1. SPSS를 입력하고 관련 데이터 파일을 열고 "분석" | "평균 비교"를 선택합니다. | "독립표본 T-검정" 명령
2. 독립표본 T-검정에 대한 변수를 선택합니다. "독립표본 T 검정" 대화 상자의 왼쪽 목록 상자에서 "대학 입학 시험 수학 점수"를 선택하여 "검정 변수" 목록 상자를 입력합니다.
3. 그룹화 변수를 선택합니다. "독립표본 T-검정" 대화상자의 왼쪽 목록 상자에서 "School"을 선택하여 "그룹화 변수" 목록 상자에 들어갑니다. 그런 다음 "그룹 정의" 버튼을 클릭합니다. 여기서 "그룹 1"과 "그룹 2"는 각각 범주형 변수의 첫 번째 및 두 번째 그룹의 값을 나타냅니다. "그룹 1"에 1을 입력하고 "그룹 2"에 2를 입력합니다.
4. 신뢰 구간과 누락된 값을 처리하는 방법.
"독립 표본 T-검정" 대화 상자에서 "옵션" 버튼을 클릭하고 "신뢰 구간 백분율" 텍스트 상자에 "95"를 입력합니다. 즉, 유의 수준을 5%로 설정합니다. "결측값" 옵션 그룹에서 "특정 분석에 의한 케이스 제외" 라디오 버튼을 선택하고 "계속" 버튼을 클릭한 후 "독립표본 T-검정" 대화 상자로 돌아갑니다.
5. 나머지 설정은 시스템 기본값을 사용합니다.
6. '확인' 버튼을 클릭하고 출력 결과를 기다립니다.
IV.결과 분석
1. 데이터의 기본통계척도를 이용하여 분석한 표본 중 A그룹의 표본크기는 40이고, 표본평균은 119.95이며, 기준은 다음과 같다. 편차는 12.249이고, 평균 표준 오차는 1.937이고, 그룹 B의 표본 평균은 132.65이고, 표준 편차는 11.263이며, 평균 표준 오차는 1.781입니다.
2. 독립표본 T 검정 결과표의 F통계량 값은 0.652이고, 해당 신뢰수준은 0.422로 두 표본의 분산 간에 유의미한 차이가 없음을 나타냅니다. 사용된 방법은 2-표본 등분산 T 검정입니다. T통계량의 값은 -4.827, 자유도는 78, 95% 신뢰구간은 (-17.938, -7.462), 임계신뢰수준은 0.000으로 5%보다 훨씬 낮음을 알 수 있다. 두 학교에서 조사한 고교생의 대학 입시 수학 점수에는 뚜렷한 차이가 있습니다.
분석적 결론:
요약하자면, T 검정 결과는 귀무가설을 기각하여 조사 대상 고등학생의 대학 입시 수학 점수 간에 유의미한 차이가 있음을 나타냅니다. 두 학교에서.
(자세한 내용은 wx 공식 계정 z 프로그램 설명으로 이동하세요)
원문 /s/3Z6O7Mf8M06M4r5CbGeCUw