Python 3rd版：配对样本t检验结果详解

本资源主要讲解的是《快速Python书》第三版中的一个统计学概念——两配对样本t检验，并提供了一个具体的结果表格。在SPSS 19.0的背景下，这个章节可能是围绕数据分析实践展开的，特别关注于如何使用该软件进行此类检验。 两配对样本t检验是一种用于比较两个相关样本之间差异的方法，当样本是配对（如实验前后对照，同一个体的测量值）时，这种检验更为适合。在这个例子中，配对样本是看电视小时数与看书小时数之间的差异。提供的表格包含了以下关键信息： 1. **Paired Differences**：这是配对样本间的差异值，比如看电视和看书小时数的差额。 2. **t**：t值，衡量了样本平均差异是否显著超过随机误差的程度。 3. **df**：自由度，通常根据样本量和检验的具体性质计算得出。 4. **Sig. (2-tailed)**：P值，表示在双尾检验中的显著性水平，如果P值小于预设的显著性水平（通常0.05），则拒绝原假设，认为差异有统计学意义。 5. **Mean (Difference)**：配对样本平均差异。 6. **Std. Deviation (Std. Error Mean)**：样本差分的标准偏差和标准误差，用于估计样本差异的变异程度。 7. **95% Confidence Interval of the Difference**：置信区间，给出了在95%的置信水平下，真实差异可能落在的范围。 在SPSS 19.0中进行两配对样本t检验，用户可以导入数据，设置对照组和处理组，应用适当的统计模型，然后通过界面操作或者编写脚本来获取这些结果。此外，章节还提到了SPSS软件的安装和配置要求，包括操作系统、内存、硬盘空间、网络连接以及基本的界面交互方式。 理解并掌握这类统计方法对于在实际研究中正确解读数据和推断结论至关重要，尤其是在社会科学领域，数据处理和分析能力是必不可少的。通过这个例子，读者可以学习如何在SPSS环境中实施两配对样本t检验，并将其应用于自己的数据分析项目中。