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T检验种类
- 单样本T检验: 样本均值与某个已知均值进行比较
比如, 满意度评价中, 5分为满分, 3分为及格, 我们收集了n个人的满意度, 然后我们想要知道这n个人平均满意度是否显著高于3分
- 独立样本T检验: 两个样本均值是否有差异
比如, 比较男生的评分与女生的评分均值是否有显著差异
- 配对样本T检验: 两个配对样本的均值是否有差异
比如, N个人在两个评价指标上的均值有没有差异
独立样本T检验
案例介绍
我调研了一百多个人对某个品牌情感态度, 男女大概一半一半, 我现在就想考察一下品牌感情有没有性别差异, 所以需要使用独立样本T检验。
前提
- 连续变量和分类变量(有两个分类)
- 观测值之间相互独立
- 没有异常值
- 各组内接近正态分布(或样本量较大)
- 两组的观测变量的方差相等
直方图
SPSS操作
结果解读
- 首先要看方差齐性假设是否满足, 看莱文方差等同性检验, 显著性大于0.05, 我们可以认为男女两组方差齐性。
- 其次要看t检验, 直接看sig这一列, 我们可以看到不管是方差齐还是不齐的情况下, 都不显著。
计算效应量 Cohen’s d
$$ d=(m_1-m_2)/s_p，s_p为联合方差。 $$
汇报结果
以性别为分组变量，对品牌情感进行独立样本T检验，满足方差齐性假设(F=0.465, P>0.05)，下表中，显著性主要查看的是sig这一列，sig<0.05认为达到显著性水平。具体来说： 品牌情感的T检验结果(t=-0.265,df=103,p>.05)显示均值差异不显著。
注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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