Step1:依次单击菜单“分析-描述统计-描述”,打开描述对话框

Step2:将“GDP(国内生产总值)选入变量”,勾选“将标准化值另存为变量”

点击确定,就完成了标准化,此时我们再打开原来的数据集,会增加一列Z国内生产总值,即标准化的国内生产总值

T分布检验的实例

我们以单样本T检验为例来做介绍,我们所用的分析方法不管是参数的还是非参数的,都是基于t分布,其余的这些检验可以自行学习揣摩。

原理与方法

单样本T检验原理与方法:用于检验单个变量的均值与给定的常数(指定的检验值)之间是否存在显著性差异;样本均值与总体均值之间的显著性差异检验,也属于单样本T检验。

单样本T检验要求样本来自正态分布总体,它的基本理论计算步骤。

(1)提出零假设与备择假设,H0:?=?o,Ha:???o,其中?为样本所在总体的平均数的估计值,?o为已知的总体平均数。

(2)计算t统计量和对应的相伴概率P(绝对值大于等于的双侧概率)。

(3)P≤α,则拒绝H0,认为总体均值与检验值之间有显著差异。P> α,不能拒绝H0,认为总体均值与检验值之间无显著差异。

SPSS实操

案例数据:某饮料的80个网点的销售量数据,判断其均值是否为75。

Step1:依次单击菜单“分析-比较平均只-单样本T检验”,打开单样本T检验对话框

Step2:将“饮料的销售量”选入检验变量,“检验值”框中填入75

检验变量列表框:用于从变量列表选入待检验的变量,如果选入了多个,它们都将对同一总体均值进行检验。

单击选项可弹出“单样本T检验:选项”对话框,指定样本均值与总体均值之差的置信区间,默认为95%,如图1.6。

缺失值栏用于设置缺失值的处理方式,“按具体分析排除个案”选项:若选入了多个待检验变量,在检验某个变量时,只忽略当前变量中含缺失值的记录,因此每个变量所用的记录数可能不一样,为默认选项,可以充分地利用原始数据;“成列排除个案”选项:只要一个变量含缺失值,则在所有分析中忽略这个记录。

结果分析

点击确定,我们就得到单样本T检验的结果

“单样本统计”表格给出了关于样本的几个统计特征:样本量(N)、均值等。

“单样本检验”表格给出了T检验的结果,包括检验的总体均值(75)、t统计量(3.128)等信息。本例的双侧Sig值为0.002