如何用JASP統計軟件做單樣本t檢驗

發布時間：2021-12-09 17:07:49 來源：億速云閱讀：333 作者：柒染欄目：大數據

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單樣本T檢驗用于檢驗一個樣本均值與已知總體均值的差異是否顯著，基本使用條件是樣本數據服從或近似服從正態分布，無明顯異常值。

案例數據介紹

一個小吃制造商對80g包裝的平均凈重很感興趣。假設隨著時間的推移，一個消費者在不同商店隨機購買了44個80g包裝，井稱其重量。記錄如下:

（87.7,80.01,77.28,78.76,81.52,74.2,80.71,79.5,77.87,81.94,80.7,82.32,75.78,80.19,83.91,79.4,77.52,77.62,81.4,74.89,82.95,73.59,77.92,77.18,79.83,81.23,79.28,78.44,79.01,80.47,76.23,78.89,77.14,69.94,78.54,79.7,82.45,77.29,75.52,77.21,75.99,81.94,80.41,77.7）

消費者說產品的重量被縮減，因為結果數據不是來自一個平均值μ=80的分布，因此真實的重量肯定小于80。為了調查這一說法，制造商使用顯著性水平α=0.05進行檢驗假設。

案例及數來源：【珠江腫瘤】微信公眾號

基本描述統計

首先我們了解一下44個樣品凈重數據。

樣品平均凈重量78.911±3.056 g，從字面上看是比標準凈重量略低。這個差異有無統計學意義，有待進一步統計檢驗。

正態分布檢驗

Shapiro-Wilk檢驗結果顯示，數據服從正態分布（P＞0.05）

異常值觀察

箱圖觀察發現，有兩枚溫和型“疑似”異常數據，經核查認定為真實存在的測量數據，因此本研究無明顯異常值情況。

one sample t test

有前面描述統計我們知道標準重量和樣品重量的差異為-1.089=78.911-80，樣品平均重量略低于標準值。

t檢驗結果顯示，樣品凈重量均值與該產品標準凈重均值的差異有統計學意義（t=-2.364，P=0.023）。

我們認定該小吃產品的生產出現了異常，實際凈重量略低于標準水平，生產方應給與足夠的關注。

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