出塞二首 其一

【唐】

秦時明月漢時關，萬裡長征人未還。

但使龍城飛将在，不教胡馬度陰山。

這是一首邊塞詩，昌齡從描寫景物景入手，首句勾勒出一幅冷月照邊關的蒼涼景象。"秦時明月漢時關"暗示了這裡的戰事自秦漢以來一直未間歇過，突出了時間的久遠。次句"萬裡長征人未還"，"萬裡"指邊塞和内地相距萬裡，雖屬虛指，卻突出了空間遼闊。"人未還"使人聯想到戰争給人帶來的災難，表達了詩人悲憤的情感。 "但使龍城飛将在，不教胡馬度陰山"兩句，融抒情與議論為一體，直接抒發戍邊戰士鞏固邊防的願望和保衛國家的壯志，洋溢着愛國激情和民族自豪感。寫得氣勢豪邁，铿锵有力。

這首詩雖然隻有短短四行，但是通過對邊疆景物和征人心理的描繪，表現的内容是複雜的。既有對久戍士卒的濃厚同情和結束這種邊防不顧局面的願望；又流露了對朝廷不能選賢任能的不滿，同時又以大局為重，認識到戰争的正義性，因而個人利益服從國家安全的需要，發出了"不教胡馬度陰山"的誓言，洋溢着愛國激情。　

我們在實際數據處理中，會遇到很多數據，其中隻有兩類的數據占據多數，如醫學中的生與死、患病的有與無、性别中的男性和女性、産品的合格與不合格等。從這種二分類總體中抽取的所有可能結果，要麼是對立分類中的這一類，要麼是另一類，其頻數分布稱為二項分布。SPSS提供的二項分布檢驗（Binomial）可對樣本資料進行二項分布分析。

SPSS二項分布檢驗就是根據收集到的樣本數據，推斷總體分布是否服從某個指定的二項分布。其零假設是H0：樣本來自的總體與所指定的某個二項分布不存在顯著的差異。

SPSS中的二項分布檢驗，

• 在樣本小于或等于30時，按照計算二項分布概率的公式進行計算；
• 樣本數大于30時，計算的是Z統計量，認為在零假設下，Z統計量服從正态分布。SPSS将自動計算Z統計量，并給出相應的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平α，則應拒絕零假設H0，認為樣本來自的總體分布形态與指定的二項分布存在顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設H0，認為樣本來自的總體分布形态與指定的二項分布不存在顯著差異。

SPSS二項分布檢驗的數據是實際收集到的樣本數據，而非頻數數據。

示例1：某醫院近幾年出生嬰兒的性别，問這個地方出生嬰兒的性别比例與通常的男女性比例（總體概率約為0.5）是否不同？

1. 數據錄入：

· 在SPSS中設置一個變量，為 性别。

2. 建立假設：建立檢驗假設，确定檢驗水準 α

• H0：出生嬰兒性别比等于0.5
• H1：出生嬰兒性别比不等于0.5
• α = 0.05，即置信區間為95%

3. 參數選擇

（1） 選擇 分析—非參數檢驗—舊對話框—二項檢驗

（2） 參數說明與選擇

• 檢驗變量：選擇要分析的變量，本例中為 性别。
• 定義二分法：設置數據分為兩個類别的方式，有兩個選擇：一是從數據中獲取，默認選項；二是分割點，由用戶指定一個臨界值，檢驗變量的取值大于此臨界值的觀測歸為一個類别，其他的歸為另一個類别
• 檢驗比例：指定待檢驗的期望概率值，對應數據中第一個類别的概率值，系統默認将第一個記錄行的變量取值作為第一個類别，另一個取值歸為第二個類别。由于本例中1-代表男性，所以男性比例=0.5
• 選項：對數據進行描述性描述，及缺失值處理
• 精确檢驗：跟之前的選項相同，在此不再贅述

4. 數據結果與說明

（1） 數據基本描述：顯示總樣本數、平均值、标準差、最小值、最大z值

（2） 檢驗結果

• 從下表可知，二項檢驗的p=0.414>0.05，認為性别符合0.5比例的二項分布。。

5. 語法：

*****************二項分布檢驗 *******************. NPAR TESTS /BINOMIAL (0.50)=性别 /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS.

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