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各位統計高手：(1) TA與WS的差異成對樣本統計量平均數個數標準差平均數的標準誤TA6.325712.9011.709WS6.545710.8091.432成對樣本相關個數相關顯著性TA和WS57.590.000成對樣本檢定平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾)TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875(2)... 顯示更多 各位統計高手： (1) TA與WS的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 TA6.325712.9011.709 WS6.545710.8091.432 成對樣本相關 個數相關顯著性 TA和WS57.590.000 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875 (2) WS與ME的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 WS6.545710.8091.432 ME4.14576.836.905 成對樣本相關 個數相關顯著性 WS和ME57.878.000 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) WS-ME2.4045.818.771.860 3.947 3.11956.003 請問以上兩組成對樣本T檢定的結果應該如何解讀？ 在報告中該說明哪些重點呢？ 因為不太懂統計，雖然勉強用了SPSS跑出結果來， 可是還是不知道怎麼判讀好... 請各位前輩幫忙。謝謝！！
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我只說明第一組結果; 第二組結果請自行參照解讀. (1) TA與WS的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 TA6.325712.9011.709 WS6.545710.8091.432 這是兩資料個別統計結果. 就成對資料而言, 不是很重要. 成對樣本相關 個數相關顯著性 TA和WS57.590.000 既是成對資料, 可計算其相關係數. 當沒有明細資料時, 由前面的個別資料統計量與此處的相 關係數, 仍可進行所需推論之計算. 正相關(r=0.590)暗示: 若誤用 "兩獨立樣本 t 檢定", 將錯 誤地高估誤差. 也就是說: 用成對樣本 t 檢定比較容易得 到 "差異顯著" 的結論, 而且它是正確的. 不過, 既已正確 地選用成對樣本 t 檢定, 這點也就可不予理會了. 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875 新變量 Diff = TA - WS. 此新變量(兩資料之差)之平均數為 -0.228, 標準差 10.892. 用 Diff 之樣本平均數估計原來兩平均數之差, 其 "標準誤" 是 1.443 = 10.892/√n, 此處 n = 57. 接下來得 t 值 = (Diff 的樣本平均)/1.443 = -0.158. 這個 t 值的絕對 值算是很小的, 也就是說 TA 與 WS 的樣本平均數差異相對於個體 間的差異很小. 在假說檢定的意義上來說, 因為 t 值沒有超過 "臨界 值", 所以是 "不顯著", 也就是說沒有足夠證據可以說 TA 與 WS 的 (群體)平均數有差異. 而 p值(表中 "顯著性" 一欄) 0.875 更證實了這 點. 如果想對 TA 與 WS 的(群體)平均數差異值做估計, 軟體輸出的結 果是 -3.118 至 2.662, 表示真實的平均值差異值, 在某種信心水準 (這裡應是 95% 信心水準) 之下, 是落在 -3.118 至 2.662 之間的某 處. 2014-01-15 14:22:05 補充： 第2題不同的是... 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) WS-ME2.4045.818.771.860 3.947 3.11956.003 其 t 值 3.119, 而 p 值 0.003, 表示顯著水準即使低到 0.003, 仍可棄卻 WS 與 ME 平均數相等的假說, 也就是說: 有相當 足夠證據可以認為 WS 與 ME 的(群體)平均數不等. 一般做統計假說檢定, 比較寬鬆(錯誤地判定有差異不致損失 太嚴重)的情形是取顯著黢水準 0.05, 稍嚴格些的取 0.01. 2014-01-15 14:23:33 補充： 當然也有些應用, 由於錯誤地判定為有差異可能造成嚴重損失, 而將顯著水準定得很低, 例如 0.001.
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成對樣本T檢定的解讀發問:
各位統計高手：(1) TA與WS的差異成對樣本統計量平均數個數標準差平均數的標準誤TA6.325712.9011.709WS6.545710.8091.432成對樣本相關個數相關顯著性TA和WS57.590.000成對樣本檢定平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾)TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875(2)... 顯示更多 各位統計高手： (1) TA與WS的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 TA6.325712.9011.709 WS6.545710.8091.432 成對樣本相關 個數相關顯著性 TA和WS57.590.000 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875 (2) WS與ME的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 WS6.545710.8091.432 ME4.14576.836.905 成對樣本相關 個數相關顯著性 WS和ME57.878.000 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) WS-ME2.4045.818.771.860 3.947 3.11956.003 請問以上兩組成對樣本T檢定的結果應該如何解讀？ 在報告中該說明哪些重點呢？ 因為不太懂統計，雖然勉強用了SPSS跑出結果來， 可是還是不知道怎麼判讀好... 請各位前輩幫忙。謝謝！！
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我只說明第一組結果; 第二組結果請自行參照解讀. (1) TA與WS的差異 成對樣本統計量 平均數個數標準差平均數的標準誤 TA6.325712.9011.709 WS6.545710.8091.432 這是兩資料個別統計結果. 就成對資料而言, 不是很重要. 成對樣本相關 個數相關顯著性 TA和WS57.590.000 既是成對資料, 可計算其相關係數. 當沒有明細資料時, 由前面的個別資料統計量與此處的相 關係數, 仍可進行所需推論之計算. 正相關(r=0.590)暗示: 若誤用 "兩獨立樣本 t 檢定", 將錯 誤地高估誤差. 也就是說: 用成對樣本 t 檢定比較容易得 到 "差異顯著" 的結論, 而且它是正確的. 不過, 既已正確 地選用成對樣本 t 檢定, 這點也就可不予理會了. 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) TA-WS-.22810.8921.443-3.1182.662-.15856.875 新變量 Diff = TA - WS. 此新變量(兩資料之差)之平均數為 -0.228, 標準差 10.892. 用 Diff 之樣本平均數估計原來兩平均數之差, 其 "標準誤" 是 1.443 = 10.892/√n, 此處 n = 57. 接下來得 t 值 = (Diff 的樣本平均)/1.443 = -0.158. 這個 t 值的絕對 值算是很小的, 也就是說 TA 與 WS 的樣本平均數差異相對於個體 間的差異很小. 在假說檢定的意義上來說, 因為 t 值沒有超過 "臨界 值", 所以是 "不顯著", 也就是說沒有足夠證據可以說 TA 與 WS 的 (群體)平均數有差異. 而 p值(表中 "顯著性" 一欄) 0.875 更證實了這 點. 如果想對 TA 與 WS 的(群體)平均數差異值做估計, 軟體輸出的結 果是 -3.118 至 2.662, 表示真實的平均值差異值, 在某種信心水準 (這裡應是 95% 信心水準) 之下, 是落在 -3.118 至 2.662 之間的某 處. 2014-01-15 14:22:05 補充： 第2題不同的是... 成對樣本檢定 平均數標準差平均數標準誤下界上界t自由度顯著性(雙尾) WS-ME2.4045.818.771.860 3.947 3.11956.003 其 t 值 3.119, 而 p 值 0.003, 表示顯著水準即使低到 0.003, 仍可棄卻 WS 與 ME 平均數相等的假說, 也就是說: 有相當 足夠證據可以認為 WS 與 ME 的(群體)平均數不等. 一般做統計假說檢定, 比較寬鬆(錯誤地判定有差異不致損失 太嚴重)的情形是取顯著黢水準 0.05, 稍嚴格些的取 0.01. 2014-01-15 14:23:33 補充： 當然也有些應用, 由於錯誤地判定為有差異可能造成嚴重損失, 而將顯著水準定得很低, 例如 0.001.
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