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08-T检验-独立样本

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文章目录
  1. 1. T检验种类
  2. 2. 独立样本T检验
    1. 2.1. 案例介绍
    2. 2.2. 前提
    3. 2.3. 直方图
    4. 2.4. SPSS操作
    5. 2.5. 结果解读
    6. 2.6. 计算效应量 Cohen’s d
    7. 2.7. 汇报结果
  3. 3. 视频教程

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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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