多元正态分布均值向量和协差阵的检验Word下载.docx
《多元正态分布均值向量和协差阵的检验Word下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《多元正态分布均值向量和协差阵的检验Word下载.docx(15页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
.000
1.150
.58
1.72
4、用同样的步骤方法,检验变量X2,X3,X4,得到结果见下表
变量X2:
学校生活环境
5.10
1.774
.397
检验值=5
.252
.804
.100
-.73
.93
变量X3:
学校周围环境
4.45
2.235
.500
检验值=4
.900
.379
.450
-.60
1.50
变量X4:
个人发展动机
7.10
1.586
.355
检验值=8
-2.538
.020
-.900
-1.64
-.16
3.5操作过程
1、选择菜单项分析→比较均值→独立样本T检验,进入“独立样本T检验”对话框,设置定义组和选项子对话框,如图所示
2、单击“确定”,执行操作,则在结果输出窗口中输出组统计量表和独立样本检验表,见下表
组统计量
1=男,0=女
身高
1
15
75.200
18.3067
4.7268
73.167
16.9323
4.3719
体重
8.5833
4.80482
1.24060
8.1167
4.40866
1.13831
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
标准误差值
假设方差相等
.095
.760
.316
28
.754
2.0333
6.4386
-11.1556
15.2223
假设方差不相等
27.831
.755
-11.1592
15.2259
.033
.857
.277
.784
.46667
1.68370
-2.98223
3.91557
27.795
-2.98338
3.91671
3.6操作过程
1、选择菜单项分析→比较均值→单因素ANOVA,进入“单因素方差分析”对话框,添加因变量列表和因子,如图所示
2、单击“确定”,执行操作,则在结果输出窗口中ANOVA表,见下表
ANOVA
平方和
均方
显著性
x1
组间
13.300
2
6.650
7.078
.002
组内
53.550
57
.939
总数
66.850
59
x2
3.033
1.517
1.442
.245
59.950
1.052
62.983
3.7操作过程
1、选择菜单项分析→比较均值→配对样本T检验,进入“配对样本T检验”对话框,设置成对变量,如下图
2、单击“确定”,执行操作,在结果输出窗口输出成对样本检验表,见下表
成对样本检验
成对差分
对1
lf1-lf2
.02625
.33065
.08266
-.14994
.20244
.318
对2
lf2-lf3
-.05250
.38134
.09533
-.25570
.15070
-.551
.590
对3
lf1-lf3
-.02625
.43583
.10896
-.25849
.20599
-.241
.813
对4
hf1-hf2
-.19437
.38212
.09553
-.39799
.00924
-2.035
.060
对5
hf1-hf3
-.16812
.75999
.19000
-.57310
.23685
-.885
.390
对6
hf2-hf3
.65886
.16471
-.32483
.37733
.159
.876
3.8操作过程
1、选择菜单项分析→相关→双变量,进入“双变量相关”对话框,添加变量列表,选择相关系数,显著性检验,设置选项子对话框,如下图所示
2、单击“确定”,执行操作,在结果输出窗口输出相关性表,见下表
相关性
x1(男)
x1(女)
x2(男)
x2(女)
Pearson相关性
.988**
.981**
.985**
显著性(双侧)
平方与叉积的和
4691.900
4285.500
1207.875
1113.025
协方差
335.136
306.107
86.277
79.502
.975**
.983**
4013.833
1110.792
1026.958
286.702
79.342
73.354
323.208
290.792
23.086
20.771
272.108
19.436
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
3.9操作过程
1、用
、
表示年龄段和受教育程度
2、选择菜单项分析→相关→双变量相关,进入双变量相关主页面,将左边变量移入右边变量列表中,设置相关系数和显著性差异复选框,见下图,单击选项按钮,进入选项子界面,选择叉积偏差和协方差复选框,点击继续,回到主界面。
3、单击确定,执行操作,输出结果
x11
x12
x21
x22
x31
x32
-.224
-.136
-.273
.147
.342
1.000
.566
.537
19.750
-5.000
-2.500
-4.500
2.750
1.039
-.263
-.132
-.237
.145
-.223
.193
-.086
-.142
.345
.414
.719
.551
25.200
4.000
-1.600
-3.000
1.326
.211
-.084
-.158
.307
20.000
-4.000
1.053
-.211
.196
-.029
.408
.904
17.000
3.000
-.500
.895
.158
-.026
-.607**
.005
13.800
-9.500
.726
17.750
.934
5、实验结果及结论
3.4结果及结论
在α=0.05水平上接受H1,即μ≠
3.5结果及结论
由输出结果可知在协差阵相等时,在显著性水平α=0.05下男女婴幼儿的这两项指标无差异
3.6结果及结论
由输出结果可知在显著性水平α=0.05水平上,三组样本在年龄段上有差异,在受教育程度上无差异。
3.7结果及结论
在给定的显著性水平下两个指标的各次重复测定均值向量无显著差异。
3.8结果及结论
根据输出结果可知男性婴幼儿和女性婴幼儿在身高和体重两项指标的协差阵不相等
3.9结果及结论
由输出结果可知,三位候选人的两项指标协差阵相等
六、心得体会
在对均值和协差阵分别进行检验时,可以灵活调整数据编排方式。
多个协差阵的相等检验可以用多种方法,比如两两检验,多个同时检验