spss -- t-test

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spss -- t-test

Independent t-testห้องสมุดไป่ตู้practice

为了研究摄入酒精对驾驶汽车动作的影响，某研究者随即抽取了20名成年司机，随机分成相等的两组。一组摄入一定量的酒精，一组未摄入酒精，然后要求他们在驾校的教练场驾驶汽车半个小时。结果每一位司机遇到障碍物时平均的刹车距离为 3.5 3.0 4.5 2.8 5.0 4.0 2.6 5.0 4.5 6.0
Results

这14名数学兴趣小组的成员的数学平均分为 91.71分，标准差为4.39分.当把这组学生的平均分（91.71）与全班平均分（80）进行单样本t检验时，结果显示，t = 9.98，df = 13, p<.001.表明该数学小组成员数学的平均分显著高于全班平均分。
Practice
摄入未摄入
3.2
2.5
2.5
1.0
3.5
2.0
2.0
2.5
1.5
1.0
Paired samples t-test

下面的数据是对12名技工学校学生进行某项劳动技能实地训练前后的技能测试成绩，问实地训练是否有效地提高了该项劳动技能的水平？ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Xiaoyan Xu Sichuan Normal University
Single sample t-test （Onesample t-test）

某数学兴趣小组成员在期末考试中的数学成绩如下所示，已知全班平均分为80分。请问该组同学的平均数学成绩是否与全班同学的平均数学成绩有显著差异。 90 85 88 92 95 99 100 89 92 91 93 88 87 95

SPSS统计分析教程独立样本T检验doc

SPSS统计分析教程-独立样本T检验.docSPSS统计分析教程：独立样本T检验一、简介独立样本T检验（Independent Sample T-test）是统计分析中常见的一种方法，主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。

这种检验的前提假设是，两组数据来自正态分布的独立样本。

独立样本T检验在SPSS中的实现相对简单，下面将详细介绍其操作步骤和解读结果。

二、数据准备在进行独立样本T检验之前，需要准备好数据。

数据通常存储在Excel或SPSS数据文件中。

为了方便起见，我们将使用SPSS数据文件进行说明。

三、操作步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”（Analyze）菜单，然后选择“比较均值”（Compare Means）中的“独立样本T检验”（Independent Sample T-test）。

2.在弹出的对话框中，将左侧的“组别”（Grouped By）字段设置为一组变量，如“性别”（Gender），将右侧的“组1”（Group 1）和“组2”（Group 2）字段设置为另一组变量，如“年龄”（Age）。

3.点击“确定”（OK）按钮开始进行独立样本T检验。

四、结果解读1.假设检验（Hypothesis Test）：在结果中，可以看到假设检验的结果。

如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设（即两组数据的均值无显著差异），认为两组数据的均值存在显著差异。

反之，如果p值大于显著性水平，则接受原假设，认为两组数据的均值无显著差异。

2.均值（Mean）：在结果中，可以看到每组数据的均值。

如果两组数据的均值存在显著差异，则可以通过均值的大小来判断哪组数据更好或更优。

3.标准差（Standard Deviation）：在结果中，还可以看到每组数据的标准差。

标准差反映了数据分布的离散程度，标准差越大，说明数据分布越不集中。

4.t统计量（t-statistic）：t统计量是用来衡量两组数据之间差异大小的一个指标。

《统计信息应用软件》上机试验指导书(SPSS)

《统计信息应用软件上机实验指导书》（编写人李灿）湖南商学院信息系2005-4-10编写说明为了方便教师教学，提高学生运用统计信息应用软件的能力，以更好的适应信息社会对现代化定量分析人才的需求，为社会培养现代化的高级专门人才，以及更好地配合统计信息应用软件课程的案例教学改革，我在教学的过程中精心编写了此本《统计信息应用软件》上机试验指导书（SPSS12.0统计软件）。

在编写的过程中得到了信息系领导龚曙明教授、欧阳资生博士以及统计学教研室各位老师的支持，在此我表示感谢。

由于时间仓促，本人水平有限，错误之处敬请各位专家学者指正，本人邮箱：xlican@。

李灿2004．3目录试验一、数据统计处理 (3)试验二、单变量频率分配分析 (4)试验三、T-TEST过程 (6)试验四、聚类分析 (9)试验五、因子分析 (14)试验六、判别分析..........................................17. 试验七、多元方差分析 (21)试验一、数据统计处理试验目的：通过上机试验，使学生掌握数据统计处理基本原理，熟悉数据文件的处理，具体包括数据的输入、数据变量的定义、数据资料的统计处理等软件操作过程，能对软件输出结果进行分析。

实验题目：某班进行其中考试成绩分析，首先输入全班36人的学号、性别、数学、无力、化学、外语和语文成绩，如表1所示：存为aa.sys文件，现按以下要求操作。

（1（2）计算个人平均成绩，按平均分从大到小进行排序，挑选出学习成绩最好、最差的3个同学。

（3）求这5门课的平均成分和标准差。

（4）将各门成绩按5级分类（优、良、中、及格和不及格）贴标签，求其频数分布，查看哪一分数段人最多。

（5）将数学和物理成绩做一散点分布图。

（6）将数据文件、输出结果和图形分别存盘保存。

试验二、单变量频率分配分析试验目的：通过上机试验，使学生掌握频率分配分析基本原理，熟悉频率分配分析软件操作过程，能对软件输出结果进行分析。

使用SPSS进行t检验范例

Mean
Std. Dev iation
Most Extreme Differences
A bsolute Positiv e
Negativ e
Kolmogorov -Smirnov Z
A sy mp. Sig. (2- tailed)
2.00
N Normal Parametersa,b
Mean
Std. Dev iation
单击Compare means, 单击Paired samples t Test.
弹出配对T检验的Paired samples t Test 对话框, 左上角为源变量,左下角为当前选择变量, 右边为配对后的变量对.
分别单击左上角的源变量中的sandard and new, 变量自动掉入左下角,再点击右箭头,
三.两独立样本的t 检验
要求被比较的两个样本彼此独立，没有配对关系，且两个样本均来自正态总体。
例3 某克山病高发区测得11例急性克山病患者与该地13名健康人的血磷值(mg%) 如表3所示，判定两组均数差异有否统计学意义。
表8-2 患者与健康者的血磷测定值（mg%）
患者编号
X1
1
4.73
1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39 问：慢性气管炎患者与正常人的平均乙酰胆碱酯酶之间的差别有无显著性意义。
第一步：建立数据文件
第二步：对数据进行正态性检验
P=0.712,可近似认为符合正态分布
第三步：单组样本的t检验
.72420
两变量的相关系数,本例为0.485,P=0.110,无相关关系
Paired Samples Correlations

SPSS-t检验

数据输入
1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名两变量：组别、鱼产量。其中组别1表示A料，组别2表示B料。
2）进入数据视图工作表，输入数据
统计பைடு நூலகம்析
Analyze---compare mean----indendent samples T test
Test variable（输入）:产鱼量
2、选择检验方法和计算检验统计量因为总体标准差σ未知，所以采用t检验。 Analyze →Compare Means→One-Sample T Test出现如下对话框：
•把x移入到Test Variable(s) 的变量列表； •在Test Value后输入需要比较的总体均数20； •OK
3、根据检验统计量的结果做出统计推断基本统计量信息：
T检验
（一）单个总体均数的t检验（二）独立样本成组t检验（三）成对样本t检验
（一）单个总体均数的t检验
计算公式
样本平均数与总体平均数差异显著性检验
例：成虾的平均体重为21克，在配合饲料中添加 0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、 21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、 21.7、21.3、20.7。试检验添加添加0.5%的酵母培养物是否提高了成虾体重。
从结果中可以看出，统计量t=3.056，P=0.012<α=0.05，因此拒绝H0，接收H1，即用该方法测量所得结果与标准浓度值有所不同。认为该方法测量结果所对应总体均数μ与标准浓度μ0间的差异有统计学意义。
（二）独立样本成组t检验
独立样本：又称非配对样本或成组样本。是指一组数据与另一组数据没有任何关系，也就是说，两样本资料是相互独立的。两组的样本容量尽可能相同，可以提高检验的精确度。其均数差异显著性的t检验，又分为两总体方差相等（方差齐性）和方差不等两种检验方法。

SPSS对数据进行T检验统计分析

SPSS对数据进行T检验统计分析下面将做此项目的最后一个环节，即使用SPSS进行统计分析。

先用SPSS来做组设计两样本均数比较的T检验，其步骤如下。

（1）执行Analyze/Compare Means/Independent-Samples T test命令，打开如图1-43所示的对话框。

（2）在该对话框中选择X放入TEST列表框中，选择Group放入Grouping Variable文本框中，如图1-44所示。

图1-43 打开T检验对话框图1-44 选择入列表（3）单击Define Groups按钮，系统弹出比较组定义对话框，如图1-45所示。

（4）在该对话框中的两个值框中分别输入1和2，然后单击Continue按钮，如图1-46所示。

图1-45 比较组定义对话框图1-46 输入值（5）单击T检验对话框中的OK按钮，如图1-47所示。

图1-47 进行T检验（6）系统经过计算后，会弹出结果浏览窗口。

首先给出的是两组的基本情况描述，如样本量、均数等，然后是T检验的结果，如图1-48所示。

图1-48 T检验结果从上图中可见，结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差检验，用于判断两体方差是否齐，这里的检验结果为F=0.032，p=0.860，可见在本例中方差齐；第二部分则分别给出两组所在部体方差齐和方差不齐时的T检验结果，即上面一行列出的T=2.542，V=22，p=0.019。

从而最终的统计结论为按=0.05水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康人的血磷值是不同的。

从样本均数来看，可以确定克山病患者的血磷值较高。

《证券理论与实务》模块八考试精要（证券市场基础知识）模块八考试精要一、单项选择题1、涉及证券市场的法律、法规第一个层次是指（）。

A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章2、涉及证券市场的法律、法规第二个层次是指（）。

A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章3、涉及证券市场的法律、法规第三个层次是指（）。

SPSS抽样误差和t检验

抽样误差和t 检验Sampling error and t test一、目的要求（一）掌握抽样误差的定义，单样本t 检验、配对t 检验和两样本t 检验的计算及在SPSS 中的实现（二）熟悉三种t 检验的适用条件二、预习纲要（一）t 检验的前提条件1.样本来自正态总体；2.两样本均数比较时，两样本总体方差齐性；3.各样本之间相互独立。

（二）抽样误差定义由个体变异产生的，抽样造成样本统计量与总体参数的差异，称为抽样误差。

通常用标准误说明均数抽样误差的大小。

（三）计算公式 1.标准误 nS S x =2.样本均数与总体均数比较 xS x t ||μ-=3.配对资料的比较 dS d t |0|-=4.两样本均数比较 )(2121||x x S x x t --=三、例题（一）样本均数与总体均数比较（One-Sample T Test 过程）【例1】随机抽取某地区20名成年男子，测得其脉搏（次/分）如下：75 73 73 76 79 63 81 80 76 70 897577828176806779661.数据的录入本例只有一个变量脉搏，其变量名为pulse ，依次输入上述的20个脉搏测量值，结果如图4.1图4.1 单样本t检验数据录入格式2.统计分析选择Analyze---Compare Means---One Sample T Test…命令项，弹出One Sample T Test对话框，将左侧变量列表中的变量pulse选入右侧的Test Variable(s):栏中。

在Test V alue栏中键入待比较的总体均值72（图4.2），最后点击OK钮。

图4.2 One Sample T Test对话框3.结果的输出及解释：首先输出的是变量pulse的基本统计指标，一共有20例样本，样本均值为75.900，标准差为6.121，标准误为1.3686。

其次输出的是单样本比较的统计指标，t＝2.850，自由度为19，双侧P值＝0.010，P<0.05，不能认为该地成年男子的脉搏为72次/分。

SPSS统计分析第四章均值比较与T检验

独立样本的T检验用于检验是否两个不相关的样本来自具有相同均值的总体。必须注意使用这种检验的条件是必须具有来自两个不相关组（非配对）的观测量，其均值必须是对你想在两组中都计算的变量的综合测度。
如果分组样本彼此不独立，例如测量的是研究对象用药前后某项指标，要求比较用药前后某项指标均值是否有显著性差异，应该使用配对 T检验的功能（Paired Sample T test）。如果分组不止两个，应该使用One-Way ANOV过程进行单变量方差分析。
练习题
已知某水样中含CaCO3的真值为20.7mg/L，现用某方法重复测定该水样11次CaCO3的含量（mg/L）为：20.99，20.41，20.10， 20.00，20.91，22.60，20.99，20.41， 20.00，23.00，22.00。问该方法测得的均值是否偏高？
2、Independent Sample T test（独立样本T检验）
t-test for Equality of Means为T检验结果栏 t: t值； df：自由度； Sig：显著性概率即P值； Mean Difference:两组均值之差。表现平均当前工资女性低于男性 15409.86元； Std. Error Difference：差值的标准误为131.40； 95％ Confidence Interval of the Difference：差值的95%置信区间。在12816.7～18003.0之间，不包括0即两组均值之差与0有显著性差异。
线性检验结果
Measures of Association R R Square EE d ttaa Squared
身高.8*79 年 .7龄 72 .915 .838
R是因变量身高的观测值与预测值之间的的相关系数，R值越接近1 表明回归方程的预测性越好；

spss T检验

Std. Error Mean 193.13
t 4.207
df 7
Sig. (2-tailed) .004
正正正正组维维素E缺缺组
812.50
结论：相关系数=0.584，P（sig.）=0.129，认为两配对变量无相关关系。t=4.207，df=7，P=0.004<0.05，故可认为不同正正的大百鼠肝中维维素A含量有统计意义。
脉脉
10
One-Sample Test Test Value = 72 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -8.84 -.36
脉脉
t -2.453
df 9
Sig. (2-tailed) .037
Mean Difference -4.60
T检验：样本均数与总体均数的比较
问题：正正人的脉脉麻均72次/分，现测得10例某病患者的脉脉（次/分）： 54，67，68，78，70，66，67，70，65，69，试问此病患者与正正人有无显著性差别？
检验变量
检验值
One-Sample Statistics N Mean 67.40 Std. Deviation 5.93 Std. Error Mean 1.87
Mean Difference 119.725
结论：因t=-264.848，df=109，双侧概率P〈0.0005，两均数之〈差=119.725，差值的95%可信区间为118.829-120.621。因此该市7岁男童的95%可信区间为118.829-120.621cm。
独立样本T检验（ tow-sample t-test for independent samples ）

t检验使用条件及在SPSS中地应用

t检验使用条件及在SPSS中的应用t检验是对均值的检验，有三种用途，分别对应不同的应用场景：1)单样本t检验（One Sample T Test）：对一组样本，检验相应总体均值是否等于某个值；2)相互独立样本t检验（Independent-Sample T Test）：利用来自某两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异；3)配对样本t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。

下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。

一、单样本t检验1.1简介1)单样本t检验的目的利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，它是对总体均值的检验。

2)单样本t检验的前提样本来自的总体应服从和近似服从正态分布，且只涉及一个总体。

如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状，就不能用单样本t检验，而要改用单样本的非参数检验。

3)单样本t检验的步骤a)提出假设单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，为此，给定检验值μ，提出假设：：μ = μ（原假设，null hypothesis）：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，）b)选择检验统计量属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量：μ，其中，和分别为样本均值和方差，t的自由度为n-1SPSS中还将显示均值标准误差，计算公式为，即t统计量的分母部分。

c)计算统计量的观测值和概率将样本均值、样本方差、μ带入t统计量，得到t统计量的观测值，查t分布界值表计算出概率P值。

d)给出显著性水平α，作出统计判断给出显著性水平α，与检验统计量的概率P值作比较。

当检验统计量的概率值小于显著性水平时，则拒绝原假设，认为总体均值与检验值μ之间有显著性差异；反之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为总体均值与检验值μ之间没有显著性差异。

t检验使用条件及在SPSS中地应用

下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。

2)单样本t检验的前提样本来自的总体应服从和近似服从正态分布，且只涉及一个总体。

如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状，就不能用单样本t检验，而要改用单样本的非参数检验。

3)单样本t检验的步骤a)提出假设单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，为此，，提出假设：给定检验值μH0：μ= μ（原假设，null hypothesis）H1：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，）b)选择检验统计量属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量：t =X ̅−μ0S ̂√n ⁄，其中，X ̅和S ̂分别为样本均值和方差，t 的自由度为n-1SPSS 中还将显示均值标准误差，计算公式为S ̂√n⁄，即t 统计量的分母部分。

c) 计算统计量的观测值和概率将样本均值、样本方差、μ0带入t 统计量，得到t 统计量的观测值，查t 分布界值表计算出概率P 值。

d) 给出显著性水平α，作出统计判断给出显著性水平α，与检验统计量的概率P 值作比较。

当检验统计量的概率值小于显著性水平时，则拒绝原假设，认为总体均值与检验值μ0之间有显著性差异；反之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为总体均值与检验值μ0之间没有显著性差异。

SPSS T检验、F检验、相关分析

6、输出结构的第二个表格表示的统计分析结果。

时间应激为例，在时间应激上t=2.030,df=95,Sig.=0.045。

在此处Sig就是统计学上的p值，其值小于0.05则差异显著，小于0.01则非常显著，小于0.001则极其显著。

在时间应激上，Sig也就是p值为0.045小于0.05，这就说明男性和女性在时间应激方面存在差异，由上表我们知道，其中男性的平均分为23.87，女性的平均分为21.63，因此男性高于女性，且这个差异具有显著性。

Independent Samples TestLevene's Testfor Equality ofVariances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% ConfidenceInterval of theDifferenceLower Upper时间应激Equalvariancesassumed.043 .836 2.030 95 .045 2.23 1.100 .049 4.416 Equalvariancesnotassumed2.021 55.255 .048 2.23 1.105 .018 4.446焦虑Equalvariancesassumed.116 .734 .922 95 .359 .80 .871 -.926 2.533 Equalvariancesnotassumed.932 57.354 .355 .80 .862 -.922 2.529上司支持Equalvariancesassumed.009 .924 -1.020 95 .310 -.58 .567 -1.704 .547Equalvariancesnotassumed-1.004 53.732 .320 -.58 .577 -1.735 .577同事支持Equalvariancesassumed.041 .841 -1.089 95 .279 -.68 .624 -1.920 .559 Equalvariancesnotassumed-1.091 56.066 .280 -.68 .623 -1.929 .569家人朋友Equalvariances.420 .518 -.635 95 .527 -.28 .447 -1.172 .604assumedEqualvariancesnotassumed-.625 53.787 .535 -.28 .455 -1.196 .627内在满意Equalvariancesassumed20.916 .000 -4.278 95 .000 -10.87 2.542 -15.919 -5.827 Equalvariancesnotassumed-3.758 42.490 .001 -10.87 2.893 -16.710 -5.036外在满意Equalvariancesassumed11.579 .001 .046 95 .963 .09 1.889 -3.662 3.836Equalvariancesnotassumed.057 91.141 .955 .09 1.530 -2.951 3.125整体满意Equalvariancesassumed.774 .381 -2.506 95 .014 -10.76 4.292 -19.277 -2.235 Equalvariancesnotassumed-2.518 56.493 .015 -10.76 4.272 -19.312 -2.200内外倾向Equalvariancesassumed.000 .987 -2.064 95 .042 -2.19 1.062 -4.298 -.084 Equalvariancesnotassumed-2.135 60.646 .037 -2.19 1.026 -4.243 -.139F检验F检验主要用来考察三组以上变量间的关系。

SPSS讲义3ttest

Test of Homogeneity of Variances PRO Levene Statistic .615 df1 2 df2 27 Sig. .548
F=0.615, P=0.548, 方差齐
ANOVA PRO Sum of Squares 2384.026 5497.836 7881.862 df 2 27 29 Mean Square 1192.013 203.624 F 5.854 Sig. .008
含铁蛋白
Based on Mean Based on Median Based on Median and with adjusted df Based on trimmed mean
方差齐
3.0
2.8
2.6
2.4
含铁蛋白
2.2
2.0
N= 13 12
肝炎组
正常人
分组
正态性较好
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -.4812 -.2983 -.4808 -.2987
*. The mean difference is significant at the .05 level.
LSD法两两比较显示，糖尿病人与正常人，糖耐量异常者与正常人之间载脂蛋白差异有统计学意义。尚不能认为糖耐量异常者与糖尿病人之间载脂蛋白有差异。
一般线性模型
方差分析常用术语因素及水平：可能对因变量有影响的变量称因素。因素的取值范围叫水平。处理：各因素水平的组合。均衡：各处理观察的次数相同。固定因素及随机因素：因素的水平是人为指定的称固定因素；因素的取值是随机抽取的为随机因素。交互作用：如果一个因素的效应大小在另外一个因素的不同水平下明显不同，则称两个因数有交互作用。

SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独立样本T检验）

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。

05SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验_6.8_L

计量资料的统计分析-均数比较两个均数比较的t 检验(t-test / Student’s t-test)就是以t分布为基础的假设检验方法，实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项。

SPSS在其分析菜单下的的均值比较中提供的t 检验方法过程有：单样本t检验配对样本t检验独立样本t检验例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。

问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？附：36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的原始数据112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。

SPSS软件操作-例3-051）建立数据文件数据格式：1列36行，1个反应变量，变量名为“hb”。

2）过程操作界面SPSS软件操作-例3-053）结果N均值标准差均值的标准误血红蛋白含量36130.833325.74102 4.29017单个样本统计量单个样本检验检验值=140T df Sig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限血红蛋白含量-2.13735.040-9.16667-17.8762-.4572例3-6 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。

问两法测定结果是否不同？表3-5 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果（%）编号（1）哥特里-8罗紫法（29）脂肪酸水解法（3）差值d（4）=（2）-（3）10.8400.5800.260 20.5910.5090.082 30.6740.5000.174 40.6320.3160.316 50.6870.3370.350 60.9780.5170.461 70.7500.4540.291 80.7300.5120.218 9 1.2000.9970.203 100.8700.5060.364合计-- 2.724SPSS软件操作-例3-061）建立数据文件数据格式：2列10行，2个反应变量，变量名为“x1”和“x2”。

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SPSS 10.0高级教程四：程序编辑窗口用法详解某年某月的某一天，你和你的另一半正在街上为地球表面的平整而贡献自己的绵薄之力。

突然（也许是必然），你觉得有些饿了。

这是一个问题，当然，不用说大家也知道解决问题的方法就是－－吃。

不过就是吃也有讲究，可以随便找个面馆简单的填饱肚子；要求高的话还可以去几星级的地方享受一下；当然还有的人觉得自己回去做口味也合适，花费也不多；更有些超级美食家，星级水准也不满意，需要亲自给一级厨师露一手，指点他们一下，才会吃的满意。

好，使用SPSS进行统计分析的方式就象上面填饱肚子的方法一样有几种选择，如果你烹饪工夫还欠火候，或者习惯了享受星级服务，那么直接使用 SPSS为你提供的对话框进行操作就是了；而如果你习惯了DIY，甚或对话框也无法满足你的统计分析要求（别瞪眼，下面你就会看到了），就请你在本章学习一下如何写SPSS程序吧。

什么？SPSS还有程序？！是的，如果大家以前用过SPSS/PC+ 4.0，就一定不会对SPSS的程序感到陌生：在那个非常遥远的DOS时代（大约15年前），学习SPSS程序的语法，掌握如何编写SPSS程序是熟练使用SPSS的必要条件（但还不充分）。

随着Windows旋风的登陆，软件的易操作性被推进到了前所未有的高度，而SPSS显然是统计软件中做的最成功的一个。

他的操作界面是如此的成功，让使用者可以完全无须了解SPSS的语法而使用其99%的功能，使得SPSS程序被人逐渐忘记。

其实，适当的使用 SPSS 程序可以大大提高我们的工作效率，并且SPSS在设计时也充分注意到了编程功能和使用界面的结合－－还记得Paste按钮吗？下面我们就结合几个实例来学习如何使用程序编辑窗口。

请注意：我们不准备教大家那些枯燥的SPSS语法，现在写SPSS程序就象在WORD中记录宏一样简单，所需要做的只是略加修改而已。

3.0.1 程序编辑窗口界面选择菜单File==>new==>syntax，系统会开启一个新的程序编辑窗口如下：Syntax从字面上应该翻译为句法、语法的意思，这里从实际用途出发，翻译为程序。

spss简明教程(x2检验和t检验)

SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验）SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框，2．创建一个数据文件三个步骤：（1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。

（2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。

（3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。

3．读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下：（1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。

图2.2 Open File对话框（2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图 2.3所示。

对话框中各选项的意义如下：工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。

范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。

图2.3 Open Excel Data Source对话框4．数据编辑在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。

5．SPSS数据的保存SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。

保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。

在数据保存对话框（如图 2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。

图2.5 SPSS数据的保存5. 数据分析在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。

6.1.1界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其他描述统计量。

现将各部分解释如下：Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数，可计算1.四分位数(Quartiles)、2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接P2.5和P97.5o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。

SPSS详细教程配对样本的t检验

SPSS详细教程配对样本的t检验1、问题与数据某研究使⽤克矽平治疗矽肺病患者10名，分别测得治疗前、后患者的⾎红蛋⽩含量（g/dL），数据如下。

试问该药对矽肺患者的⾎红蛋⽩含量有⽆影响？病例号治疗前治疗后112.114.0214.714.2312.713.2414.212.7511.212.4613.513.3715.015.5814.914.4912.612.51013.113.42、对数据结构的分析整个数据资料涉及1组患者（共10名），每名患者有治疗前、后2个数据，采⽤⾃⾝前后对照设计，测量指标为⾎红蛋⽩含量，因此属于配对设计的定量资料。

要想知道克矽平对⾎红蛋⽩的含量有⽆影响，则要⽐较治疗前、后⾎红蛋⽩含量的差异是否有统计学意义。

若2组数据服从正态分布的要求，可选⽤配对样本的t检验。

3、SPSS分析⽅法（1）数据录⼊SPSS（2）选择Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test（3）选项设置主对话框设置：分别把“before”和“after”变量放⼊Paired Variables框中的Variable1和Variable2（Pair 1）→OK4、结果解读Paired Samples Statistics表格给出了治疗前、后⾎红蛋⽩含量的部分统计信息，包括均数（Mean）、配对数（N）、标准差（Std. Deviation）和样本均数的标准误（Std. Error Mean）。

Paired Samples Correlations 表格给出了治疗前、后⾎红蛋⽩含量的相关系数（Correlation），为0.676，P（Sig.）=0.032，具有相关关系。

Paired Samples Test表格给出了统计检验的结果。

Mean为治疗前、后⾎红蛋⽩差值的均数，Std. Deviation为差值的标准差，Std. Error Mean为差值均数的标准误，95% Confidence Internal of the Difference（Lower，Upper）为差值均数的95%可信区间。

SPSS简明教程（X2检验和T检验）

SPSS简明教程（X2检验和T检验）SPSS最适⽤的统计学⽅法（X2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进⼊SPSS for Windows对话框，2．创建⼀个数据⽂件三个步骤：（1）选择菜单【⽂件】→【新建】→【数据】新建⼀个数据⽂件。

（2）单击左下⾓【变量视窗】标签进⼊变量视图界⾯，定义每个变量类型。

（3）单击【数据视窗】标签进⼊数据视窗界⾯，录⼊数据库单元格内。

3．读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下：（1）按【⽂件】→【打开】→【数据】的顺序使⽤菜单命令调出打开数据对话框，在⽂件类型下拉列表中选择数据⽂件,如图所⽰。

图 Open File对话框（2）选择要打开的Excel⽂件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图所⽰。

对话框中各选项的意义如下：⼯作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel⼯作表。

范围输⼊框：⽤于限制被读取数据在Excel⼯作表中的位置。

图 Open Excel Data Source对话框4．数据编辑在SPSS中，对数据进⾏基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。

5．SPSS数据的保存SPSS数据录⼊并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。

保存数据⽂件可以通过【⽂件】→【保存】或者【⽂件】→【另存为】菜单⽅式来执⾏。

在数据保存对话框（如图所⽰）中根据不同要求进⾏SPSS数据保存。

图 SPSS数据的保存5. 数据分析在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下6.语⾔切换：编辑（E）—选项（N）--⽤户界⾯-语⾔--简体中⽂第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和⼀般的统计检验，我们常⽤的X2检验也在其中完成。

6.1.1界⾯说明界⾯如下所⽰:分析—描述统计—频率⽤于定义需要计算的其他描述统计量。

现将各部分解释如下：Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数，可计算1.四分位数(Quartiles)、2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接和o Central tendency复选框组⽤于定义描述集中趋势的⼀组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。