SPSS统计分析基础教程中的假设检验拒绝原假设

空间统计分析中的假设检验 在空间统计分析中，假设检验是不可或缺的一部分。它基于样本数据，判断总体分布是否具有特定特征，类似于管理学中的“古典决策”。 核心概念：* 原假设 (H₀): 研究者想要推翻的假设。* 备择假设 (H₁): 与原假设对立的假设，通常是研究者想要证明的。 检验流程：1. 提出原假设 (H₀) 和备择假设 (H₁)。2. 选择合适的统计方法。3. 基于样本数据进行检验。4. 根据检验结果，决定接受或拒绝原假设。 应用实例：* 判断某区域的疾病发病率是否具有空间聚集性。* 分析不同城市房价是否存在空间自相关性。* 评估环境污染物在空间上的分布特征。 通过假设检验，我们可以深入理解空间数据的特征，并为决策提供科学依据。

二、假设的表达式例：根据统计数据显示，1989年某地新生儿的平均体重为3190千克，而从1990年的新生儿中随机抽取100个，其平均体重为3210千克。问题是，1990年的新生儿与1989年相比，体重是否存在显著差异？原假设（null hypothesis）使用等式表示，即如果原假设不成立，则应拒绝原假设。在备择假设中需做出选择，备择假设表达为：

课后练习 1：为检验分散识字教学法与集中识字教学法差异，对 10 组配对学生进行了随机分组，实验组采用分散识字教学法，对照组采用集中识字教学法。数据分析：分析方法：配对样本 t 检验目的：检验两种教学法在识字成绩上的差异显著性。

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

探讨了统计推断中假设检验的基本原理与方法。在统计学中，假设检验通过样本数据对总体特征进行推断，依据小概率原理和理论分布，提出无效假设和备择假设，并根据样本结果计算得出应接受的假设。显著水平α的确定和概率计算是假设检验中的关键步骤，有效分析处理效应与随机误差，从而作出科学可靠的结论。

Statistics菜单下的Hypothesis Tests功能允许进行多种假设检验，主要分为单样本检验和双样本检验。单样本检验包括：t单样本均值Z检验：One Sample Z Tests、t单样本均值t检验：One Sample t Tests、t单样本比例检验：One Sample Proportion Tests以及t单样本方差检验：One Sample test for a variance。

在SPSS统计分析基础教程中，介绍了8种不同的检验方法：tChi-square卡方检验、tBinomial二项分布检验、tRuns游程检验、t1-Sample K-S单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验、t2 Independent sample两个独立样本检验、tK Independent sample K个独立样本检验、t2 Related Independent sample两个相关样本检验、tK Related Independent sample K个相关样本检验。

某厂根据经验得知，加工的零件椭圆度渐近服从正态分布，总体均值为0.081mm，总体标准差为0.025mm。现使用新机床加工200个零件，测得椭圆度均值为0.076mm。以α=0.05水平检验新机床加工零件的椭圆度总体均值是否与以前有显著差异。

随着时间的推移，SPSS 11.0已经成为了一个统计分析领域中的重要工具。它为研究人员和学生提供了丰富的分析功能和数据处理工具。