SPSS的t检验分析
SPSS知识3 t检验(两个总体均数比较)
t检验前言：一、t检验有3种：单样本t检验、配对样本t检验、两组独立样本t检验。
二、t检验条件：数据资料服从正态或近似正态分布。
两组独立样本t检验还要求两组方差齐（不齐则要进行校正）。
正文：一、单样本t检验理论：单样本t检验是检验样本均数X和总体均数μ【已知的理论值（如脉搏72）、标准值或公认值】的比较。
T=（样本均数-总体均数）/样本均数的标准误Spss操作：前提：建立数据库（一列变量）第一步：正态性检验Analyze→Npar tests→1-sample K-S→数据调入右框（test variable list），选中Test Distribution中的normal→OK。
第二步：看output，判断数据资料正态性与否。
看统计量Z 和P值。
P＞0.05，资料正态分布。
第三步：t检验。
正态性，则进行样本均数与总体均数的比较，即单样本t检验。
Analyze→compare means→one-sample T test→将数据调入右框（test variable），在右框下的Test Value右边框中输入总体均数μ→OK第四步：看output中的P值，判断差异是否有统计学意义。
P＞0.05，差异无统计学意义。
二、配对样本t检验理论：配对设计有3种情况：1、同一样本分为2份，用2种不同的方法测定；2、自身比较，同一样本处理前后的比较（处理前后的过程中，应保持其他非处理因素的齐同性，并且处理周期不宜太长；3、将某些因素相同的样本组成配伍组，随即分为两组。
T=每一配对的测量值之差的均数/每一配对的测量值之差的均数的标准误。
（各自公式见理论）Spss操作：前提：建立数据库（两列：如before和after）第一步：两组数据做正态性检验Analyze→Npar tests→1-sample K-S→两组数据皆调入右框（test variable list），选中Test Distribution中的normal →OK。
spss单一样本的T检验
spss单一样本的T检验SPSS是一款广泛使用的统计软件，可以用于各种统计分析，包括单一样本的T 检验。
下面是关于如何使用SPSS进行单一样本的T检验的详细步骤和解释。
一、目的单一样本的T检验主要用于比较一个样本的平均值与已知的或预设的数值，或者用于比较一个样本与已知的或预设的数值之间的差异。
这种检验通常用于检验一个样本是否显著地不同于已知的或预设的数值。
二、步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”菜单，然后选择“比较平均值”>“独立样本T检验”。
2.在弹出的对话框中，将左侧的“独立样本T检验”选项卡中的“变量”字段拖到右侧的“变量”框中。
3.在“独立样本T检验”选项卡下方的“组”字段中输入已知的或预设的数值。
4.点击“确定”按钮，SPSS将计算并显示T检验的结果。
三、结果解释单一样本的T检验的结果通常包括T值和p值。
T值是计算出的统计量，而p 值是观察到的数据与零假设之间的不一致程度。
如果p值小于选择的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为样本平均值与已知的或预设的数值之间存在显著差异。
四、注意事项1.单一样本的T检验的前提是数据符合正态分布。
如果数据不符合正态分布，可以使用非参数检验，例如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon符号秩检验。
2.在使用单一样本的T检验时，需要明确知道或预设的数值是什么，以及为什么要比较这个数值。
如果不知道或预设的数值是什么，或者比较的目的不明确，那么这种检验可能会没有意义或者导致错误的结论。
3.单一样本的T检验只能告诉我们一个样本的平均值与已知的或预设的数值之间的差异是否显著，但不能告诉我们这种差异的实际意义或影响。
因此，在解释结果时需要谨慎，并考虑实际应用背景。
4.在进行单一样本的T检验时，需要确保数据的质量和准确性。
如果数据存在缺失、异常值或错误，将会对结果产生影响。
在进行统计分析前，需要对数据进行清洗和预处理。
5.在进行单一样本的T检验时，需要考虑变量的类型和测量尺度。
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。
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统计分析第四章均值比较与T检验
N 258 216
Mean $41441.8 $26031.9
Std. Dev iation $19,499.214 $7,558.021
Std. Error Mean $1213.97
$514.258
左第一栏为分析变量标签和分类变量标签 N观测量数目 Mean均值 Std. Deviation标准差 Std. Error Mean标准误
三、配对样本T检验
配对样本T检验（Paired Sample T 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。这种相关的或配对的样本常常来 自这样的实验结果，在实验中被观测对象在 实验前后均被观测。两个变量可以是before after，配对分析的测度也不是必须来自同一 个观测对象。一对可以两者组合而成。
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）
例题一
现有银行雇员工资为例，检验男女雇员现工 资是否有显著差异。一个是要比较salary变量 的均值，另一个是gender变量作为分水平变 量。 (data09--03) 。
分析变量的简单描述性统计量
Gender Current Salary Male
F emale
Group Statistics
如果你试图比较的变量明显不是正态分布的，则应该 考虑使用一种非参数检验过程（Nonparametric test）。 如果想比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs 功能。
spss软件中的T检验
你的分析结果有T值，有sig值，说明你是在进行平均值的比较。
也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异。
从具有t值来看，你是在进行T检验。
T检验是平均值的比较方法。
T检验分为三种方法：1. 单一样本t检验（One-sample t test）是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。
例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。
2. 配对样本t检验（paired-samples t test）是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。
比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t检验。
注意，配对样本t检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3. 独立样本t检验（independent t test）是用来看两组数据的平均值有无差异。
比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。
总之，选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。
t检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t值，spss根据这个t值来计算sig值。
因此，你可以认为t值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig值就可以了。
sig值是一个最终值，也是t检验的最重要的值。
sig值的意思就是显著性（significance），它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个sig值与0.05相比较，如果它大于0.05，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。
如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。
用SPSS进行T检验解析
对变量框内，单击
，输出表3-11、3-12和表3-13
所示结果。
图3-8 配对样本T检验对话框
表3-11 两种处理方法结果基本统计量 表3-12两种处理方法结果的相关关系 表3-13 两种处理方法的t 检验结果
3.结果说明（参照例3.3的结果说明）
表3-10 仔猪饲料对比试验 单位：kg
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)在这数据编辑窗口底部的变量视图标签，进入变量视 图界面，分别命名变量：甲饲料和乙饲料，小数位数都 定义为1，如图3-9a所示。
图3-9a 例3.3资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的 数据视图标签，进入数据 视图界面，按图3-9b格式输入 数据资料。
图3-3 例3.2资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的数 据视图标签，进入数据视图 界面，按图3-3格式输入数据 资料。
组别取值1表示A料， 取值2表示B料。
图3-4 例3.2数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
分析→比较均值→独立样本T检验
检验变量：产鱼量
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
一、单样本t检验
（一）基本原理和方法（略）
（二）例题及统计分析
【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加 了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，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，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。
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（）。
使用SPSS做t检验和方差分析
3 两配对样本的t检验
两配对样本的t检验用于检验两个相关样本是否 来自于具有相同均值的正态总体，即对于两个 配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著 差异。 配对的概念是指两个样本的各均值之间存在着 对应的关系。如：一组病人治疗前后的体重对 比，显然，对于同一个病人对应治疗前后两组 不同的体重。
Mean Std. Error df Sig. (2-tailed) Difference Difference
22
.019 1.35629
.53411
95% Confidence Interval of the Difference
Lower Upper
.24863 2.46396
21.354
.019 1.35629
M ea n 8.470
20.560
N 10 10
Std. Deviation 6.7112
13.5140
Std. Error M ea n 2.1223
4.2735
Paired Samples Test
Pair 1
化疗前 -化疗后
Mean -12.0900
Paired Differences
95% Confidence
单因素方差分析的应用条件：在不同的水平 （因素变量取不同值）下，各总体应当服从方
差相等的正态分布。
13
4 单因素方差分析
例：例4，某企业需要一种零件，现有三个不同的地区的企业生 产的同种零件可供选择，为了比较这三个零件的强度是否相同， 每个地区的企业抽出6件产品进行强度测试，其值如表2.6所示。 假设每个企业零件的强度值服从正态分布，试检验这三个地区企 业的零件强度是否存在显著差异。
SPSS两独立样本T检验结果解析
SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，可以进行各种复杂的数据分析。
其中，两独立样本T检验是SPSS中的常用统计方法之一、下面将对SPSS进行两独立样本T检验结果进行详细解析。
首先要明确两独立样本T检验的目的是比较两个独立样本之间的平均值是否存在显著差异。
在SPSS中，进行两独立样本T检验的步骤如下：1. 打开数据文件（Data Editor）并导入数据。
3. 在下拉菜单中选择“Independent-Samples T Test”（独立样本T检验）。
4. 将需要进行比较的两个变量移动到“Test Variable List”（测试变量列表）中。
5.点击“OK”进行分析。
对于两独立样本T检验的结果解析，主要关注以下几个方面的内容：1. 描述统计（Descriptive Statistics）：此部分显示了两个样本的基本统计信息，包括平均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。
通过比较两个样本的均值可以初步判断是否存在差异。
2. 独立样本T检验（Independent Samples Test）：此部分给出了两独立样本T检验的结果。
主要包括t值（t），自由度（df），显著性水平（Sig.）和均值差（Mean Difference）等。
其中，t值用于判断两个样本均值之间的差异是否显著，自由度表示模型中自由变量的约束条件的数量。
显著性水平表示差异的统计显著程度，一般选择显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，差异是显著的。
均值差可以用来衡量两个样本之间的差异的大小。
3. Levene's Test for Equality of Variances（Levene方差齐性检验）：此部分用于判断两个样本的方差是否相等。
若显著性水平小于0.05，则认为两个样本的方差不相等，这将影响到独立样本T检验的结果。
第5章SPSS均值比较T检验和方差分析
第5章SPSS均值比较T检验和方差分析第5章主要介绍了SPSS软件中进行均值比较的方法，包括t检验和方差分析。
本文将详细介绍SPSS中进行均值比较的步骤，以及如何解读结果。
5.1t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异的统计方法。
在SPSS中，进行t检验的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行t检验的数据集。
2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“独立样本t检验”选项。
3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。
4.点击“确定”按钮，等待计算结果。
5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、t值和p值等。
通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。
例如，我们想比较男性和女性的体重是否有显著差异。
我们将体重作为因变量，性别作为自变量，进行t检验。
在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为男女性别对体重有显著影响。
5.2方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多个样本均值是否存在差异的统计方法。
在SPSS中，进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行方差分析的数据集。
2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“单因素方差分析”选项。
3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。
4.点击“确定”按钮，等待计算结果。
5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、F值和p值等。
通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。
例如，我们想比较不同药物对治疗效果的影响。
我们将药物作为因变量，治疗效果作为自变量，进行方差分析。
在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为不同药物对治疗效果有显著影响。
通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行均值比较、t检验和方差分析。
spss t检验 均数 标准差
spss t检验均数标准差SPSS t检验均数标准差。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。
在SPSS中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数是否存在显著差异。
本文将介绍如何在SPSS中进行t 检验，并解释如何计算均数和标准差。
首先，我们需要明确t检验的基本概念。
t检验用于比较两组样本均数的差异是否显著。
在进行t检验之前，我们需要先对两组数据进行描述性统计分析，计算它们的均数和标准差。
均数是样本数据的平均值，用来衡量一组数据的集中趋势；标准差是样本数据的离散程度的度量，用来衡量数据的分散程度。
在SPSS中进行t检验，首先需要导入数据。
在“数据编辑器”中输入或导入两组数据，然后点击“分析”菜单中的“比较均数”选项。
在弹出的对话框中，选择“独立样本t检验”，将两组数据分别输入到“变量1”和“变量2”中，然后点击“确定”按钮进行分析。
SPSS将自动生成t检验的结果报告，其中包括了两组数据的均数、标准差、t 值、自由度和显著性水平等统计指标。
我们可以根据这些指标来判断两组数据的均数是否存在显著差异。
如果t值的绝对值较大，且显著性水平小于0.05，我们就可以拒绝原假设，认为两组数据的均数存在显著差异；反之，则接受原假设，认为两组数据的均数没有显著差异。
除了SPSS自动生成的结果报告，我们也可以手动计算两组数据的均数和标准差，然后利用t检验的公式来进行计算。
假设两组数据分别为X和Y，它们的均数分别为μ1和μ2，标准差分别为σ1和σ2，样本量分别为n1和n2，t值的计算公式为：t = (μ1 μ2) / √(σ1²/n1 + σ2²/n2)。
在计算t值之后，我们可以利用t分布表或SPSS软件来查找对应的显著性水平，从而判断两组数据的均数是否存在显著差异。
总之，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数的差异是否显著。
SPSS数据分析——t检验
SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中。
关于t检验再简单说一下，我们知道一个统计结果需要表达三部分内容，即集中性、变异性、显著性。
集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差、标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平由于t分布样本均值的抽样分布，那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验，是对均值差异的显著性检验。
t检验可以在以下三种分析中使用1.样本均数与总体均数的差异性分析（单样本t检验）2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析（配对t检验）3.两独立样本均数差异性分析（独立样本t检验）==============================================一、分析—比较均值—单样本T检验单样本T检验用来分析样本均值与总体均值的差异，以此来判断这个样本来自总体的均值是否等于（大于或小于）某个已知总体的均值，适用条件是样本数据分布呈正态分布，小样本情况下需要检验，大样本情况下近似正态，该方法比较稳健，只要不是严重偏态都可以使用。
二、分析—比较均值—配对样本T检验当配对设计的数据为连续变量时，可以使用配对T检验，配对T检验认为如果两种处理实际上没有差异，则每对数据的差值的总体均值应该为0，实际上就是已知均值为0的单样本T检验，因此适用条件也和单样本T检验一样。
三、分析—比较均值—独立样本T检验和配对设计相对应，独立样本t检验是针对成组设计，数据资料被分为两组，也就是两个样本，它们之间是相互独立的，检验的目的是判断这两个样本来自的总体均值是否存在差异。
由于涉及到两个总体，而每个总体的离散程度即方差也不一定相同，因此需要先对两样本的方差齐性做出检验，并且根据结果分为方差相同和方差不同两种算法。
独立样本t检验和配对样本t检验的区别：1.独立样本t检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态分布的总体均值是否相等。
配对样本t检验用于检验两个相关样本是否来自具有相同均值的正态总体，也就是检验两相关样本的差值的均值和零均值之间的差异显著性2.独立样本是指不同样本均值的比较，配对样本是相同样本均值的比较，例如同一个体的两次测量，如果分为实验组和对照组，那么就应该是独立样本。
SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验
一、 统计描述:
Analyze → descriptive statistics → descriptives → variables: 分析变量→ok 例2-1:
descriptive statistics: frequencies(频数分布分析) Descriptives (描述性统计分析) Explore(探索性分析) Crosstabs (列联表资料分析) …
→paried variables:配对的两个变量 →ok 例3-6:
四.t检验: 两样本均数的比较 analyze→compare means →independent-samples t test
→test variable:分析变量 →grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值 →ok Nhomakorabea例3-7:
二.t检验: 样本均数与总体均数的比较 analyze→compare means →one-sample t test
→test variable:分析变量 →test value:总体均数的值 →ok 例3-5:
三.t检验: 配对t检验 analyze→compare means →paried-samples t test
五.正态性检验和方差齐性检验:
Analyze → descriptive statisti正c态s性→检验Explore(探索性 分析)
→ dependent list:分析变量
factor:分组变量
plots:normality test
未转换数据（的方差齐性检验）
untransformed →continue
SPSS两独立样本T检验结果解析
SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS中的两独立样本T检验是一种用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异的统计方法。
在进行T检验时，SPSS会提供多个结果和统计指标，以下将对这些结果进行详细解析。
1.描述统计：首先，SPSS提供了每个样本的基本统计描述，包括样本均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）、样本大小（N）等。
这些统计指标可以帮助我们了解样本的基本情况，并对比两个样本的差异。
2.正态性检验：T检验的前提是两个样本都满足正态分布。
SPSS会进行正态性检验，提供Shapiro-Wilk和Kolmogorov-Smirnov两种方法。
若p值大于显著性水平（通常是0.05），则我们可以认为数据满足正态分布假设；若p值小于显著性水平，则我们需谨慎解释数据结果，并可以采用非参数检验方法。
3.方差齐性检验：T检验还要求两个样本的方差齐性。
SPSS提供Levene's Test和Brown-Forsythe两种方差齐性检验方法。
若p值大于显著性水平，我们可以认为两个样本具有方差齐性；若p值小于显著性水平，则需要调整我们对于T检验结果的解释，例如使用修正的T检验方法。
4.独立样本T检验结果：SPSS提供了多个独立样本T检验的结果，包括T值、自由度、双侧p 值、置信区间等。
其中T值表示两个样本均值之间的差异是否显著，自由度用于计算T分布的临界值，p值则用于判断差异是否具有统计学意义，置信区间则给出了均值差异的范围估计。
通常，p值小于显著性水平（例如0.05）可以认为两个样本的均值存在显著差异。
5.效应量指标：除了上述的结果，SPSS还提供了一些效应量指标，可以帮助评估均值差异的大小。
其中，Cohen's d是一种常用的效应量指标，表示两个样本均值差异的标准化大小。
Cohen's d的值越大，表示两个样本的均值差异越大。
6.异常值和离群值：最后，SPSS还可以通过箱线图和散点图等方法帮助我们检查两个样本中是否存在异常值或离群值。
SPSS数据分析 第四章 t检验
3. 被称为观察到的(或实测的)显著性水平
4. 决策规则：若p值<, 拒绝 H0
双侧检验的P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
临界值 0
临界值
Z
计算出的样本统计量
计算出的样本统计量
左侧检验的P 值
抽样分布
拒绝H0
P值
异较大。其图形如下：
f(t)
ν─>∞(标准正态曲线)
ν=5
ν=1
-5.0
-4.0
-3.0
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
t
图3-3 不同自由度下的t 分布图
3．特征：
① 单峰分布，以 0 为中心，左右对称； ② 自由度 越小，则 t 值越分散，t 分布的峰部
越矮而尾部翘得越高； ③当 逼近, SX 逼近 X , t 分布逼近 u 分布，故标
解：研究者想收集证据予以证明的 假设应该是“生产过程不正常”。 建立的原假设和备择假设为
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称： 平均净含量不少于500克。从消费者的利益出发， 有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验 证该产品制造商的说明是否属实。试陈述用于 检验的原假设与备择假设
行比较
3. 作出决策
双侧检验：统计量的绝对值 > 临界值，拒 绝H0
左侧检验：统计量 < 临界值，拒绝H0 右侧检验：统计量 > 临界值，拒绝H0
利用 P 值 进行决策
什么是P 值?
spss配对样本t检验
spss配对样本t检验SPSS 配对样本 t 检验在数据分析的领域中，SPSS 配对样本 t 检验是一种常用且重要的统计方法。
它能够帮助我们比较配对数据之间的差异，从而得出有价值的结论。
那什么是配对样本呢？比如说，我们想要研究某种药物对患者治疗前后的效果，对同一批患者在治疗前和治疗后分别进行测量，这两组数据就是配对样本。
又或者，对同一组学生在考试前和考试后的成绩进行比较，这也是配对样本。
SPSS 配对样本 t 检验的基本原理是基于均值的比较。
它假设两组配对数据的差值服从正态分布。
如果这个假设成立，我们就可以通过计算 t 值来判断两组数据的均值是否存在显著差异。
接下来，让我们详细了解一下如何在SPSS 中进行配对样本t 检验。
首先，我们需要将数据正确地输入到 SPSS 软件中。
确保配对的两组数据在同一行，并且变量名清晰准确。
然后，在菜单栏中选择“分析” “比较均值” “配对样本 t 检验”。
这时候，会弹出一个对话框，我们需要将配对的两个变量选入“成对变量”框中。
点击“确定”后，SPSS 就会为我们输出一系列的结果。
其中最重要的就是 t 值和对应的 p 值。
t 值反映了两组数据均值差异的大小，而 p 值则告诉我们这个差异是否具有统计学意义。
一般来说，如果 p 值小于我们预先设定的显著性水平（通常为005），我们就可以认为两组数据的均值存在显著差异。
举个例子，假设我们研究一种新的减肥方法对体重的影响。
选取了10 名志愿者，在使用这种方法前测量了他们的体重，经过一段时间的干预后再次测量体重。
通过 SPSS 配对样本 t 检验，如果得出的 p 值小于 005，那么我们就可以说这种减肥方法对体重有显著的影响。
然而，在使用SPSS 配对样本t 检验时，也有一些需要注意的地方。
首先，要确保配对数据的合理性。
如果两组数据并不是真正的配对关系，那么使用这种方法得出的结果可能是错误的。
其次，要对数据进行正态性检验。
如果差值不服从正态分布，可能需要对数据进行转换或者使用非参数检验方法。
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39
配对设计资料的t检验
例题：下表为7个患者接受治疗前后的血压值，分析治疗前后 血压值是否有变化？
病人号 1 2 3
4
5
6
7
前 36 45 70 55 42 60 65
可以生成行 *列表，并进行统计分析， 如 x2检验。
一般选择分类变量进行分析。
37
数据分析处理－两个均数的比较
t检验或u检验－－－means过程 一、样本均数和已知总体均数的比较
例题：正常人的脉搏次数为72次／分，现测得10名某病患者的
脉搏次数为：54、67、68、78、66、70、67、65、69、70。试 分析该病患者的脉搏与正常人的脉搏均数是否相等？ 步骤（1）从主菜单中单击“Analyze”—Compare means—one sample t test”;
(2)将分析的变量放于右侧矩形框中，并在“test value”中键入 已知总体均数。
38
成组设计的两个样本均数比较的t检验
例如：比较男女血红蛋白含量有无显著性差异。 步骤（1）从主菜单中单击“Analyze”—Compare means—Independent samples t-test ; (2) 将欲分析的变量放入上面的矩形框中，将分组变量放 入下面的矩形框中，并对分组变量值进行定义。
24
行列转置---Transpose
实现行列之间的转置。 系统自动生成转置后的新文件，可以进行保存。
29
Count过程
用于标示满足某些条件的观察值在数据库中是否存在。 可以定义目标变量及其标签； 如果为单一条件，使用对话框中define values；如果为两
个以上的条件，需使用If……命令。条件中可以使用 “and”、“or”。 结果在数据库中以定义目标变量形式出现。如果符合条件者， 变量值为1，不符合者显示为0或缺失值。
用途：改变数据的排列格式，主要用于重复测量模型中将同一个体的多次测 量并排在一行上，或反其道而行之。 （1）将宽型数据重排为长型数据； （2）将长型数据重排为宽型数据。
过程： （1）长变宽：ID---重复测量个体的变量；Index---区分测量次数； （2）宽变长：case group indentification----观测标识； variables to be transposed-----被转换的变量； target cariable:目标变量名； 需将不同时间测量的变量均选入；可以保留或不保留数据库中的其他变量。
1. 打开SPSS数据界面； 2. 在file主菜单中，点击open data命令； 3. 将弹出的对话框中的文件类型改为Excel 类型，
双击欲打开的文件名； 4. 在弹出的对话框中的选中文件所在的sheet； 5. 点击OK.
14
变量值标签的妙用
利用变量值标签可以将实际含义一一写入标签中。
操作：在数据库，选中变量名，在菜单
可以将打开的output窗口中的结果，利用Export转成 Word文档进行保存。
也可将结果中有用的表格，拷贝到Word文档进行保 存和编辑。
8
数据的录入
小批量的数据，用SPSS录入即可； 数据量较大时，可用Epidata、Acess进行录入，
然后再转换为SPSS数据进行分析。
13
Excel文件的调入
保存对话框中的variables，可用来选择保存于数 据库中的变量，可以全选，也可以选择某些保存成 一个独立的文件。
如果打开一个已有文件，可以用该法选择需要的变 量组成新的文件，以便于分析。
7
分析结果的保存和导出
分析结果会在output窗口展现，可用save/save as 保存结果。但此文件只能用SPSS软件才能打开。
33
Descriptive statistics----之 Frequency
➢主要功能：对数据进行一般性描述，即计算均数、标准差、百
分位数，绘制统计图等。
➢步骤： （1）将分析的变量选入右侧； （2）打开statistics，选择欲计算的统计指标， （其中cut points….即计算几分位数）； （3）打开chart选择统计图； （4）点击OK, 即将结果显示在结果窗口(output)中。
32
主菜单File中的其他内容
Display data info: 打开数据文件后单击此项，便会在 output窗口出现本数据库的信息，包括路径、变量的设置、 记录数、变量标签等情况；
Cache data:建立数据缓冲区； Print/print preview:打印/打印预览。 Switch Server: SPSS服务器的切换；
30
Rank Cases 过程
对某个变量的变量值进行编秩。 秩次以新变量名为“R+原变量名”出现在数据库中。 本功能可用于非参数检验，如秩和检验、秩相关等。 可以用Assign Rank to 命令，选择将秩次1赋给最小值还
是最大值。 Ties定义对相同值得处理方式。默认平均秩次。
31
Restructure过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ例题
患 者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
5
数据文件的保存（save/save as）
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Descriptive statistics----之 Descriptive
➢主要功能：计算均数、标准差、最大值、最小值等。 ➢步骤：
（1）将分析的变量选入右侧； （2）打开options,选择欲计算的统计指标; （3）点击OK, 即将结果显示在结果窗口(output)中.
36
Descriptive statistics----之 crosstabs
view
value lables，数据视图中的数值就会
立刻切换成变量值标签。
16
快速重复调用对话框
利用快捷键中的左起第四个功能，可以迅速找 出前面使用过的过程（命令）。
17
变量的排序（Sort Variables)
可将数据库中的变量，按照变量名、类型等进行排序。 排序后的文件可以另行保存。