用SPSS做均值比较
spss均值比较分析
• 第一步，提出原假设( H0)和备择假设( H1) • 第二步，选择检验用统计量，并确定其分布形式 • 第三步，选择显著性水平α ，确定决策临界值 • 第四步，根据检验统计量的具体数值，做出决策
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单样本的均值检验
1、大样本下的均值检验
• 当总体服从正态分布时，样本均值也服从正态分布，当总体不服从正态分布时 ，若样本容量充分大，样本均值渐近服从正态分布。因此大样本下的均值检验 可采用Z统计量。 » 当总体方差已知时，检验统计量的计算公式为：
则可用统计量
进行检验。
• 如果两个总体为非正态总体，且两个总体的方差分别为 为已知，当样本容量 足够大时，也可以采用此统计量。
正态总体、方差未知但相等
• 检验统计量为：
其中
正态总体、方差未知且不等
• 检验统计量为
其中
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例2
9.4 装配一个部件时可采用不同方法，所关心的问题是哪种方法的效率更高 。劳动效率可以用平均装配时间反映。现从不同装配方法中各抽取12件产 品，记录各自的装配时间（单位：分钟）如下，问两种方法的装配时间有 无不同。
它在 H0为真时，服从分子自由度为n1-1，分母自由度为n2-1的F分布。在一 定的显著性水平α下，求出F的临界值，要是根据样本算出的F值落在拒绝域 里，就否定原假设 ，说明两总体方差在显著性水平 下，有显著性差异。如 果F值没有落在否定域里，就不能否定原假设，可近似认为两总体方差没有 差异，而样本方差的差异是由于抽样的偶然性所致。
» 当总体方差未知时，检验统计量的计算公式为：
2、小样本下的均值检验
• 当总体服从正态分布且方差已知时，样本均值服从正态分布，检验统计量采用
第6章 SPSS参数检验——均值比较
总体2
抽取简单随机样均值之差的检验 (s12、 s22 已知)
• 1.假定条件
两个样本是独立的随机样本 两个总体都是正态分布 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和
n230) 2.检验统计量为
Z ( X1 - X 2 ) - (m1 - m2 ) ~ N (0,1)
6.2 MEANS 过程
• 功能：分组计算、比较指定变量的描述统计量。包括均值、 标准差、总和、观测数、方差等等，还可以给出方差分析表 和线性检验结果。
• Analyze-> Compare Means->Means
n Dependent List：用于选入需要分析的变量，如果选入两 个以上变量，系统会在同一张输出表中依次给出分析结果 。
)
1. 检验具有不等方差的两个总体 的均值
2. 假定条件
两个样本是独立的随机样本
两个总体都是正态分布
两个总体方差未知且不相等 s12 s22
3. 检验统计量
( S12 S22 )2
t
(
X1
-
X2) S12 n1
- (m1 S22
n2
-
m2
)
~
t(
(
S12 n1
)2
/(
n1
n1 -1)
s
2 1
s
2 2
n1 n2
两个总体均值之差的检验 (s12、 s22 未知，大样本)
• 检验统计量为
Z (X1 - X 2 ) - (m1 - m2 ) ~ N (0,1)
s12 s22 n1 n2
两个总体均值之差的检验 (s12、 s22 未知但相等,小样本)
平均值的多重比较SPSS操作
平均值的多重比较SPSS操作一、简介多重比较是一个非常重要的统计方法。
在采集大量数据后，通常会对某个变量进行平均值的比较。
但是，如果对数据进行简单的比较可能会存在问题：假设有10个不同的样本，进行10次比较，这将导致多达45个比较(10C2)，这个时候难免会出现误差。
多重比较是一种用于调整显著性水平和减少误差的方法，可以在比较中减少错误的拒绝。
二、SPSS操作1、单因素方差分析打开SPSS软件，加载数据并选择“Analyze”菜单，选择“Compare Means”选项，进入子菜单，选择“One-Way ANOVA”，进入单因素方差分析子菜单，如下图所示。
2、设置分析变量在“One-Way ANOVA”对话框中，选择需要分析的变量，并将其添加到右侧区域，如下图所示。
3、添加编辑标签在“Options”标签页中，选择“Descriptive”。
在描述性统计选项卡中，选择“Mean”、“Std. Deviation”和“N”三个选项，并单击“Continue”按钮。
现在我们将为分组变量添加标签。
4、分组变量标签点击“Post Hoc...”按钮进入“Post Hoc Tests”对话框，并选择一个或多个比较类型进行比较，如下图所示。
5、设置显著性水平在“Options”标签页中，将显著性水平设置为0.05，如下图所示。
6、执行分析完成设置后，单击“OK”按钮开始分析过程。
SPSS运行程序并输出结果，如下图所示。
分析结果可以得出：1）整体效应不显著，F（2,54）=2.49,P=0.09。
2）当α = 0.05 时，相应的 Bonferroni 校正后置Hoc比较表明，组1、2和组1、3之间差异不显著，但组2和组3之间差异显著。
3）平均得分方面，在平均得分方面，组1的平均得分小于2和组三的平均得分；组2的平均得分高于组一和组三的平均得分；组三的平均得分最高。
四、总结平均值的多重比较SPSS操作是非常重要的，该方法让我们能够在更复杂的数据集中得出显著的结论。
SPSS统计分析平均数差异检验
SPSS统计分析平均数差异检验统计分析是研究中常常使用的一种方法，它通过对数据进行整理、描述和分析，从而得出结论。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）则是一款广泛应用于统计学领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，方便研究者进行数据处理和统计分析。
其中一个常用的统计分析方法是平均数差异检验。
平均数差异检验可以用来比较两组或多组样本之间的平均数是否存在显著差异。
这个方法在实际研究中非常重要，因为它可以帮助我们确定不同群体或条件下的差异是否真实存在，从而为决策提供依据。
SPSS作为一款专业的统计软件，提供了多种平均数差异检验方法，能够帮助研究者快速准确地完成数据分析。
下面将介绍SPSS中两种常用的平均数差异检验方法：独立样本t检验和配对样本t检验。
1. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本之间的平均数差异是否显著。
它适用于两个样本之间没有联系的情况，比如男性和女性之间的差异、两个地区之间的差异等。
在SPSS中进行独立样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Independent Samples T Test"，然后将要比较的两个变量分别添加到"Test Variable(s)"和"Grouping Variable"中，最后点击"OK"即可得出结果。
2. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的平均数差异是否显著。
它适用于实验前后的比较或者相同个体在两个不同时间点的比较等情况。
在SPSS中进行配对样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Paired-samples T Test"，然后将要比较的变量添加到"Paired Variables"中，最后点击"OK"即可得出结果。
SPSS-5-均值比较(t检验)
Test for linearity 检验线性相关性，实际上就是上面 的单因素方差分析。
一、平均数分析（Compare Means Means）
2、例题分析
打开“2000级课堂调查数据.sav”,按性别分组比较政治成绩的平均值、 标准差和方差。 操作：点击Analyze Compare Means Means，在【Dependent List框】 中选入“政治成绩”变量；在【Independent List框】中选入分类变量 “性别”；点击【Options钮】弹出Options对话框，选择需要计算的描述 统计量。 结果分析：统计结果见下表。这里输出的是政治成绩的均数，样本量大小、标 准差和方差。由于我们选择了分组变量“性别”，因此四项指标均给出分 组及合计值，可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比 较。
第五讲 均值比较（Compare Means）
P131页
均值比较的假设检验，并非考察的是两样本的 均值是否相等，而是考察两样本所来自的总体的 均值是否相等。由于所要考察的两总体的方差是 未知的，因而两样本的均差假设检验采用t检验。
t检验是用小样本检验总体参数，特点是在总体 方差未知的情况下，可以检验样本平均数的显著 性。
Group Statistics 性 别（ t1） 男 女 N 8 11 Mean 63.125 64.909 Std. Deviation 2.4749 7.0492 Std. Error Mean .8750 2.1254
政 治成 绩 （ t7， 分 ）
三、两独立样本的均值检验
2、例题分析
结果分析：下表为两独立样本t检验表，下面从左到右依次为Levene's方差齐性 检验的F值和F检验的P值(Sig.) 、t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.2-tailed)、两 均数的差值(Mean Difference)、差值的标准误(Std. Error Difference)、差值 的95%置信区间。（1）先进行方差齐性检验：F=7.834，P=0.012。由于 P<α ，要拒绝原假设（原假设为两组数据的方差相等或齐性），因此男、 女生政治成绩这两组数据的方差是不相等的。（2）由方差齐性检验的结果 来选择t检验的统计量。由于方差不等，因此选择“Equal Variance not assumed”这一行的t检验值来判断：t=－0.776，P=0.451。因为相伴概率 P>α ，要接受原假设（原假设为两独立样本所来自总体的均值相等），因 此可以认为教科院2000级男生和女生的政治平均成绩没有明显差异。
SPSS均值比较
17
两个总体方差差异的F检验
1. 两个独立总体方差差异的检验 2. 为参数检验过程 3. 假定
两个总体都服从正态分布
▪ 这一检验对正态假定较为敏感
18
方差的F检验
1. 假设
H
0
:
σ
2 1
σ
2 2
H
1
:
σ
2 1
σ
2 2
2. 检验统计量
或
H
0
:
σ
2 1
σ
2（
2
or
）
H
1
:
σ
2 1
0.05
df 21 25- 2 44
拒绝H0
0.025
拒绝H0
0.025
-2.0154 0 2.0154 t
t ( 3 .27 - 2.53) (0) 2 . 03
1 . 51
1 21
1 25
决定：
在 0 . 05 水平上拒绝 H 0 结论：
有证据表明存在均值差
异。
临界值
9
两样本不同方差均值的t 检验
NYSE NASDAQ
样本容量 21
25
均值
3.27
2.53
标准差 1.30
1.16
假定总体方差相同, 试检验平均
利息收益有没有差异(= 0.05)。
7
检验统计量的计算
t (X1 X2 ) (μ1 μ 2 ) (3.27 - 2.53) (0) 2.03
S2P
1
n
1
1 n2
1.51
均值比较
（双样本检验）
1
学习目标
1. 区分独立总体与相关总体的概念 2. 混合方差时两独立总体均值差异的t检验 3. 不同方差时两独立总体均值差异的t检验 4. 两总体方差差异的F检验 5. 两个独立总体的中位数差异的秩和检验 6. 两个独立总体比率差异的Z检验 7. 两个相关总体(成对样本)均值差异的t检验 8. 两个相关总体中位数差异的符号秩检验
SPSS经典习题与操作[均值比较]
![SPSS经典习题与操作[均值比较]](https://img.taocdn.com/s3/m/12723cf8f524ccbff12184cd.png)
Hello，各位童鞋，由于此题比较有代表性，本人将全手工亲自打造以下分析与操作，期各位了解本题含义与spss魅力。
练习3利用【new--工作压力调查】研究工作人员对自己工作的不同认可度是否影响工作时的态度。
（注：数据t9至t16为态度变量；t1至t8为工作状态）分析：此题研究工作人员对自己工作的不同认可度是否影响到工作时的态度。
即分析不同的（每一种）认可度对态度是否存在影响。
我们的态度各有不同，那么如何研究认可度对态度的影响呢？也就意味着需要对不同的态度表现进行分组研究。
[值得注意的是这些个案是相互独立的]问题转化到“如何对态度表现进行分组”，我们需要量化态度，针对数据特征对态度的结果赋值，将状态表现由低到高记为1,2,3,4.则得分高的是态度表现积极的，得分低的为态度表现较差的。
为了突出态度的不同，我们可以选取得分最高的25%与最低的25%作为研究对象（skill）。
大家要记得以下-----------------------------------------------------------------------------------------------------原假设：某种认可度对工作态度没有影响备择假设：某种认可度对工作态度存在影响这等价于H: 某种认可程度对高分组与低分组没有明显差异H：某种认可程度对高分组与低分组存在明显差异1-----------------------------------------------------------------------------------------------------操作步骤：1求出高低分组1.1对态度得分赋值，点击【变量视图】，针对t9~t16，【值】点击此栏，添加1,2,3,4（此数据已经添加，略）1.2使用函数计算公式【转换】---【计算变量】---【目标变量】（自己取名，例如“得分”）---【数字表达式】（t9+t10+~~~+t16）--【确定】（完成得分计算）1.3【数据】---【排序个案】---【排序依据】（将“得分”放入其中，选择“升序”）1.4【转换】---【重新编码为不同变量】如下图注意：点击【更改】，你们老忘~~~~【确定】，并删除多余的项（将个案70~75删除，右键清除留下25的数据）注：如何得知自己有没有删除多余的呢？比如删除了第76个个案？你查看右上角即可，点击这个数，右上角便显示为【76：分组 2.00】O(∩_∩)O此时分组完成！！2对t1到t8得分的改变由于我们记变现好的得分高，因此对t1到t8重新计分，【变量视图】---对每个如下操作3结果分析：【分析】--【比较均值】---【独立样本T检验】【定义组】-- 【继续】--【确定】4.结果分析结果分析：表1中均值高的人群，他们工作时的态度是比较理想的，而均值低的表现状态是不佳的。
spss 均值的比较与检验
输出结果：
结果分析：
1、两种样本的均数分别为3318.75, 2506.25, 样本个数均为8。
2、相关系数r=0.584, p=0.129>0.05 ， 认为两配对变量无相关关 系。
3、t=4.207，自由度df=7, p=0.004<0.05, 故可认为两组样本的均 值差异显著。
4、配对数差的均数为812.50, 标准差为546.25 ，标准误为193.13， 95％的可信区间为355.82～1269.18。 结论：两配对变量无相关关系，且两组样本的均值差异显著。
结论：
处理前后两组样本方差相等，均值有明显差异。
例5-5-3 以银行男女职工的现工资为例，数据e5-5-4.sav, 检验男女职 工现工资是否有显著性差异。执行结果如下：
结果分析：
1、各组观测数目，男258人，女216人。
2、男性平均工资：41441.8, 女性工资为： 26031.9. 3、方差齐次性检验结果（levene检验)，F值为119.669, 显著性 概率为P=0.000<0.05.因此，两组方差差异显著。在下面的t 检验结 果中应该选择Equal variances not assumed (假设方差不相等）一行的 数据作为本例t检验的结果数据。
z ~ t (n 1) sz / n
在显著水平α下， 双侧检验的H0拒绝区域为： | t | t (n 1)
2
二、配对样本T检验功能与应用
配对样本T检验是进行配对样本均数的比较。执行该过程， SPSS显示：
每个变量的均数、标准差、标准误和样本含量；
每对变量的相关系数；
每对变量的均数的差值、差值的标准误和可信区间； 检验每对变量均数的差值是否来自总体均数为0 的t检验结果。 三、应用举例 例5-5-4 ：(e5-5-5.sav)
SPSS的均值比较过程
4.1.3 实例图文分析：交通通勤时间
1. 实例内容
根据一份公共交通调查报告显示，对于那些在一个城 市乘车上下班的人来说，平均通勤时间为19分钟，其人 数总量为100万—300万。假设一个研究者居住在一个人 口为240万的城市里，想通过验证以确定通勤时间是否和 其他城市平均水平是否一致。他随机选取了26名通勤者 作为样本，收集的数据如下所示。假设通勤时间服从正 态分布，这位研究者能得到什么结论？ 19 16 20 23 23 24 13 19 23 16 17 15 14 27 17 23 18 18 20 18 18 18 23 19 19 28
.180 .180 -.087 .697 .716
Step01
打开数据文件4-2.sav，选择菜单栏中的【Analyze （分析）】 →【Compare Means（比较均值）】→ 【One-Sample T Test（单样本T检验）】命令，弹 出【One-Sample T Test（单样本T检验）】对话框。
2 实例操作
由于3月份机票的平均折扣费是258美元，而现在调查
抽取了15个数据，可以计算得到它们的样本均值（M
ean）等于270美元。从数值大小看到明显折扣费用
H0 :
增加了。但是，这种数值的增加是由实际情况变动
H1 :
还是抽样误差造成的，则可以通过单样本的t检验来
验证。这里建立如下假设检验：
H0 : price 258;
4.2 SPSS在两独立样本t检验的应用
4.2.2 两独立样本t检验的SPSS操作步骤
Step01：打开两独立样本t检验对话框。
选择菜单栏中的【Analyze（分析）】→【Compare Means（比较均值）】→【Independent- Samples T Test（独立样本T检验）】命令，弹出【Independ ent-Samples T Test（独立样本T检验）】对话框。
spss均值检验（均数分析单样本t检验独立样本t检验）
在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。
但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。
因此，均值不相等的样本未必来自不同分布的总体，而均值相等的样本未必来自有相同分布的总体。
也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值比较的内容。
SPSS提供了均值比较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。
平均数比较Means过程用于统计分组变量的的基本统计量。
这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数目(Number of Cases)、方差(Variance)。
Means过程还可以列出方差表和线性检验结果。
[例子]调查了棉铃虫百株卵量在暴雨前后的数量变化，统计暴雨前和暴雨后的统计量，其数据如下：暴雨前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴雨后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”文件中。
1）准备分析数据在数据编辑窗口输入分析的数据，如图4-2所示。
或者打开需要分析的数据文件“DATA4-1.SAV”。
图4-2 数据窗口2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。
出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗口3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进入到因子变量列表“Dependent List:”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个变量进行统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进入分组变量“IndependentList”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个分组变量。
SPSS软件的操作与应用第3讲均值比较
均值比较结果解读方法
解读均值差异检验结果
根据T值和自由度等指标，判断均值差异是否显著，并给出相应的 结论。
解读置信区间
根据置信区间的范围和上下限，判断样本均值的稳定性，并据此作 出决策。
综合分析
结合样本描述性统计和检验结果，对数据进行分析和解释，得出科 学合理的结论。
均值比较结果的应用
差异显著性判断
记录处理过程
在分析过程中记录异常值的处理方式，以便于后 续的审查和验证。
比较标准的设定
确定比较对象
明确需要比较的变量、组别或时间点。
选择比较方法
根据数据类型和比较目的选择适当的比较方法，如独立样本T检验、 配对样本T检验、单因素方差分析等。
设定比较标准
根据研究目的和实际情况设定合理的比较标准，如差异的显著性水 平、效应量等。
04 均值比较结果解读
均值比较结果的构成
样本描述性统计
包括样本数量、均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，用 于描述样本数据的集中趋势和离散程度。
均值差异检验
通过独立样本T检验或配对样本T检验等方法，比较两组或多组 数据的均值是否存在显著差异。
置信区间
表示样本均值的可靠程度，通常以95%或99%的置信水平表示。
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差异。
均值比较的原理
T检验是通过比较两组数据的平 均值和标准差来判断它们是否显
著不同。
方差分析是通过比较不同组之间 的变异和误差变异来确定组间差
异是否显著。
在进行均值比较时，需要满足一 定的假设条件，如正态分布、方 差齐性等，以确保统计结果的准
确性。
03 SPSS软件操作流程
spss比较四组数据的均衡性
spss比较四组数据的均衡性
1、打开数据，找到要对比的四组数据量。
2、然后点击分析-比较均值-配对样本T检验，然后将四组数据放进Variable1和Variable2之中，然后按确定，之后就会出现数据列表，但是对比反映得还不够直观明显。
3、然后双击成对样本统计量。
会出现设置栏工具模式。
然后按最右边的统计图的图标。
可以选择不同的形状来显示。
4、然后会出现条形图，双击条形图，会弹出一个单独的窗口，我们按编辑-选择X轴，可以看到不同的参考值。
这一题只需要对比到均值，所以我们把其他的删除掉就好，然后按确定。
5、然后按编辑-选择Y轴，填变量的范围，然后再按元素，显示数据，就可以看到它所对应的数值。
这样的对比图就很清晰地反映两组变量的关系。
spss-均值比较
2 例题
• 以 案例2.2.sav 的数据为例，用means过程初步 分析，检验各组间均数有无差异，并对输出结果 做出解释。
缺失值报告
常用统计描述量报表。这里按默认情况输出均数， 样本量和标准差。由于我们选择了分组变量， 因此三项指标均给出分组及合计值，可见以这种 方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较。
Upper
3.88
• 结果解释
– 此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t统计量、自由度、双 尾概率、显著水平及置信区间。双尾概率P=0.972>0.05，故不能拒 绝原假设，认为15个学生的平均身高与整个年级的平均身高165无 显著性差异。
例题分析2
• 检验入境游客总体满意度是否接近5（非常满意）
检验样本所在总体的均值与已知总体均值 之间的比较
19
单一样本均值的检验
• 只对单一变量的均值加以检验
• 要求样本数据来自于服从正态分布的单一总体
• 假设的基本形式：
H0 : 0 , H1: 0
当然也可以有单侧检验的假设形式。
基本步骤
• 提出假设
H0 : 0 , H1: 0
Statistics for First layer 复选框组有如下两组
• Anova table and eta 对分组变量进行单因素方差分析，并 计算用于度量变量相关程度的eta 值，eta的平方表示由组 间差异所解释的结果变量的方差的比值，ss组间/ss总。 eta为0到1的值，该值越接近1，表明因变量和控制变量之间 关系越密切。 • Test for linearity 检验线性相关性，即不同组的均数间是否 存在线性趋势，实际上就是上面的单因素方差分析 。同时 计算出R（相关系数）和R2（决定系数），前者是相关系数，后 者是决定系数。如果第一层中有多个自变量，则spss只对 最后一个自变量计算R和R2。R值越接近1，表明相关性越 高。
SPSS实验报告——均值比较
实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握独立样本T 检验（Independent Samples Test ），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验步骤第1步 数据导入；打开“EG5-2城市和农村学生心理素质测试得分.sav ” 第2步 确定要进行T 检验的变量；选择Analyze → Compare Means →Independent-Samples ，选择“p ”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。
第4步 确定分组变量；选择变量“group ”作为分组变量，将其移入下图中的“Grouping variable ”文本框中，并定义分组的变量值：Group1—1，Group2—2。
三、结果及分析两独立样本T 检验的基本描述统计量Group Statistics12 4.6917 1.22208.35278143.43501.25535.33551GROUP12PNMean Std. DeviationStd. Error MeanIndependent Samples Test.072.791 2.57624.0171.2567.48790.24970 2.263632.58123.577.0171.2567.48685.250912.26243Equal variances assumedEqual variances not assumedPFSig.Levene's Test for Equality of VariancestdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error DifferenceLower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means分析：1、根据结果，方差齐性检验的p 值为0.791，大于0.05，故应接受原假设。
SPSS实验报告——均值比较
实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验步骤第1步数据导入；打开“EG5-2城市和农村学生心理素质测试得分.sav”第2步确定要进行T检验的变量；选择Analyze→ Compare Means →Independent-Samples ，选择“p”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。
第4步确定分组变量；选择变量“group”作为分组变量，将其移入下图中的“Grouping variable”文本框中，并定义分组的变量值：Group1—1，Group2—2。
三、结果及分析两独立样本T检验的基本描述统计量分析：1、根据结果，方差齐性检验的p值为0.791，大于0.05，故应接受原假设。
2、因为方差相等，两独立样本T检验的结果应该看两独立样本T检验结果报中的Equal variances assumed”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（2-tailed））为0.07，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值大于0.05，故接受原假设假设,即认为两样本的均值是相等的，在本题中，不能认为两组的成绩有显著性差异。
实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握配对样本T检验（Paired Samples Test），用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。
二、实验步骤第1步数据组织；打开“EG5-1学生培训前后心理测试得分.sav”第2步确定配对分析的变量选择Analyze→ Compare Means →Paired-Samples T Test，将变量“before”和“after”添加到“Paired Variables”框中，作为一对分析的配对变量三、结果及分析分析：表“paired samples test”显示，学生培训前后的平均成绩相差 -0.158，平均成绩差值的标准差为1.5048，差值标准差的标准误为0.4344.在置信水平为95%时平均值差值的置信区间为-1.114~0.798。
SPSS的均值比较过程
一、相关分析1、参数相关分析Pearson相关系数，又称积矩相关系数，适用于连续分布或正态分布变量，是最常用的参数相关分析。
2、非参数相关分析当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用spearman 或kendall相关。
Spearman，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据，适用于连续等级资料；Kendall，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据，适用于合并等级资料；（1）Spearman相关分析Spearman相关系数又称秩相关系数，是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。
它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”。
它对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。
它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。
对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。
Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。
（2）Kendall相关分析肯德尔(Kendall)系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。
适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。
等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。
SPSS第5章 平均数比较
5.3.2 单一样本T检验过程选择
• 顺序单击“Analyze”→“Compare Means”→“One Sample T test”命令，可打开图5.3的对话框。“Test Variable”框中的变量是需要作检验的变量，要从源变 量框中选取某个变量进入该框，然后单击向右的箭头， 再在“Test Value”参数框中输入一个定值作为假设检 验值（总体参数）。 • “Options”对话框将给出置信水平“Confidence Interval”和缺失值“Missing Value”处置方式。置信水 平必须在1-99之间，如90、95，99等（一般取95）。 缺失值的处置方式一般有两种（图5.4）：一种是只 要变量中含有缺失值，该组样本都被剔除（Exclude cases Listwise）；另一种是尽可能保留样本，仅剔除 被分析变量的那个变量中含有缺失值的Cases。
•1、统计检验中的假设条件
•假设是进行检验的前提，是有待确认的一种事实。例 如，某样本是否满足正态分布，两样本平均数是否源 于同一总体等等。
•假设检验中，首先要建立一个关于总体参数的假设（原 假设），然后抽取样本，检验所做假设正确与否。在进行 研究时，往往需要根据已有的理论和经验，事先对研究结 果作出一种预想希望能证实的一种假设。这种假使叫科学 假设或被择假设，记为H1；而要对总体的某种假设（论断） 作出判断时，常要对相反的假设进行统计检验，称这个假 设为零假设（或虚无假设、无偏假设），记作H0。进行假 设检验的目的是为了推翻假设，主要是推翻假设时的犯错 误概率容易把握，而承认假设正确的概率不容易把握。 •假设建立得合适与否是决定检验成败的关键，统计中的 假设检验有两个基本要求。第一，建立假设的目的是为了 推翻原假设，因为推翻假设远远比承认原假设容易，因此， 真正需要证明的往往作为备择假设，即使不能推翻原假设， 也只能说，没有足够的证据推翻原假设。第二，原假设必 须是虚无（无显著性差异）假设，即必须包括等号，因为 所有的统计分析、统计计算都建立在这个基础之上；而备 择假设一定不能包含等号。
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（2）两个独立样本t检验 ）两个独立样本tห้องสมุดไป่ตู้两个独立样本的t 两个独立样本的t检验用于检验两个 不相关的样本来自具有相同均值的总体。 在做独立样本检验时要注意，使用这种 检验的条件是必须具有来自两个不相关 组的观测量。（小麦丛矮病田中病株和 健康株高度是否存在差异）
（3）配对样本t检验 ）配对样本t 配对样本t检验用于检验两个相 配对样本t检验用于检验两个相 关的样本是否来自具有相同均值的 关的样本是否来自具有相同均值的 总体。这种相关的或配对的样本常 常来自这样的实验结果，在实验中 被观测的对象在实验前后均被观测。 配对分析的测度也不是必须来自同 一个观测对象，可以是一对两者组 合而成。
用SPSS做均值比较和检验 SPSS做均值比较和检验
一、均值比较的概念 统计分析常常采样抽样研究的方法。 即从总体中随机抽取一定数量的样本进行 研究来推论总体的特性。但是这其中存在 有误差： 个体间差异 误差 实验者测量技术差异 测量仪器精确度差异 所以不确定能否用样本均数估计总体 均数（也就是说某变量均值不同，差异是 否有统计意义）。在这个时候要进行均值 比较。
二、T 二、T检验的分类 （1）单一样本t检验 ）单一样本t 检验单个变量的均值是否与给 定的常数之间存在差异。样本均数 与总体均数之间的差异显著性检验 属于单一样本t 属于单一样本t检验。（检验瓶装水 平均重量和标准重量之间差异）
原理：单一样本t 原理：单一样本t检验过程对每个检 验变量给出的统计量有均值，标准 差和均值的标准误。