§7.4 Paired-Samples T Test过程
该过程用于进行配对设计的差值均数与总体均数0比较的t检验,对统计学比较熟悉的朋友可以看出,他的功能实际上是和One-Samples T Test过程相重复的(等价于已知总体均数为0的情况),但Paired-Samples T Test过程使用的数据输入格式和前者不同,即我们所称的统计表格格式,因此仍然有存在的价值。
对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。
7.4.1 界面说明
整个界面上只有一个Paired Variable框需要介绍,他用于选入希望进行比较的一对或几对变量--注意这里的量词是对而不是个。选入变量需要成对成对的选入,即按住Ctrl键,选中两个成对变量,再单击 将其选入。如果只选中一个变量,则 按钮为灰色,不可用。
7.4.2 分析实例
例7.1 某单位研究饮食中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系,将同种属的大白按性别相同,年龄、体重相近者配成对子,共8对,并将每对中的两头动物随机分到正常饲料组和维生素E缺乏组,过一定时期将大白鼠杀死,测得其肝中维生素A的含量,问不同饲料的大白鼠肝中维生素A含量有无差别(卫统第三版例4.5)?
|
大白鼠对号 |
正常饲料组 |
维生素E缺乏 |
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1 |
3550 |
2450 |
|
2 |
2000 |
2400 |
|
3 |
3000 |
1800 |
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4 |
3950 |
3200 |
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5 |
3800 |
3250 |
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6 |
3750 |
2700 |
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7 |
3450 |
2500 |
|
8 |
3050 |
1750 |
解:为了说明问题,此处假设输入数据时就按照上表格式输入,其中正常饲料组变量名为G1,维生素E缺乏组变量名为G2。操作如下:
- 同时选中G1、G2:选入Paired Variables框
- 单击OK钮
7.4.3 结果解释
以例7.1为例,其输出结果如下:
T-Test

配对变量各自的统计描述,此处只有1对,故只有Pair 1。

此处进行配对变量间的相关性分析。等价于Analyze==>Correlate==>Bivariate。

配对t检验表,给出最终的检验结果,由上表可见P=0.004,故可认为两种饲料所得肝中维生素A含量有差别,即维生素E缺乏对大白鼠肝中维生素A含量有影响。
上表的标题内容翻译如下:
|
|
对子间的差异 |
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差值均数 |
标准差 |
标准误 |
均数的95%可信区间 |
t值 |
自由度 |
P值(双侧) |
|
下限 |
上限 |
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第一对 |
G1 - G2 |
812.5000 |
546.2535 |
193.1298 |
355.8207 |
1269.1793 |
4.207 |
7 |
.004 |
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