SPSS简明教程(X2检验和T检验)
SPSS简明教程(X2检验和T检验)
S P S S最适用的统计学方法（X 2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSSforWindows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。
（1（2所示）在SPSS6.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：PercentileValues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(Cutpointsforequalgroups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接P2.5和P97.5o Centraltendency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)。
o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、604.473.644.345.186.143.244.903.05解：为节省篇幅，这里只给出精确频数表的做法，假设数据已经输好，变量名为X，具体解法如下：得出结果后手工计算出CV 。
6.1.3结果解释上题除直方图外的的输出结果如下：Frequencies统计量 XN有效101缺失0均值 4.6995中值 4.6100标准差.8616225 3.0455百分位数97.5 6.4565最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
使用SPSS做t检验和方差分析
4
2 两独立样本的t检验
P（Sig.）值的意义： 通常我们在计算出t的值后，通过查表得tα(n-1)，然后比较t和tα(n1) 决定接受H0还是拒绝H0.
这里假设检验的判断采取另外一种形式：即直接计算检验统计量样本 实现的临界概率P值(也称为检验的P值)。 P值的含义：利用样本实现能够做出拒绝原假设的最小显著水平。 利用临界P值下结论：若P≤α，则拒绝H0；若P＞α，则接受H0。P 的计算是复杂的，因为这将会设计抽样分布。现在的统计软件都有 此功能，可以直接比较。
Levene's Test for Equality of Variances
血磷值
Equal variances assumed
Equal variances not assumed
F .038
Sig. .847
Independent Samples Test
t 2.539
2.540
t-test for Equality of Means
3
1 单样本的t检验
One-Sample Statistics
结果：假设H0，样本总体均数=100
打包 的质量
N 9
Mean Std. Deviation
99.978
1.2122
Std. Error M ea n .4041
从左到右依次为t值，自由度(df), P值(Sig.2-tailed), 两均值误差(Mean Difference)、差值95%置信区间
2
1 单样本的t检验
例：某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg。 为了保证生产出的正常运行，每天开工后需要先行试 机，检查打包机是否有系统偏差，以便及时调整。某 日开工后在试机中共打了9个包，测得9包质量(kg)为 :99.3, 98.7, 100.5, 101.2, 98.3, 99.7, 99.5, 102.1,100.5。现在需要做出判断，今天的打包机是否 需要作出调整？ 假设H0：μ=100; H1: μ≠100
SPSS简明教程X2检验和T检验{作文类}
最适用的统计学方法（检验和检验）1．的启动（1）在[开始]→[程序]→[]，进入对话框，．创建一个数据文件三个步骤：（）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（）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。
（）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。
．读取外部数据当前版本的可以很容易地读取数据，步骤如下：（）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。
图对话框（）选择要打开的文件，单击“打开”按钮，调出打开数据源对话框，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工作表。
范围输入框：用于限制被读取数据在工作表中的位置。
图对话框．数据编辑在中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在和菜单中。
．数据的保存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数据保存。
图数据的保存. 数据分析在中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下.语言切换：编辑（）—选项（）用户界面语言简体中文第六章：描述性统计分析(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，我们常用的检验也在其中完成。
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：复选框组定义需要输出的百分位数，可计算.四分位数()、.每隔指定百分位输出当前百分位数( ).直接指定某个百分位数()，如直接和复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数()、中位数()、众数()、总和()。
复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差()、方差()、全距()、最小值()、最大值()、标准误()。
复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（）和峰度系数()。
SPSS操作—T检验ppt课件
置信区间由置信下限（Lower Limit）和置信上限 (Upper Limit)表示。置信区间越大，置信水平越高。
（计算公式？举出通俗的例证说明其数据解释的作
用及应用领域）
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6
显著性水平
显著性水平（significance level）表示在“统计假
设检验”（解释何为假设检验？目的？）中，用样本推断
图1—2—1
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20
⑥ 结果分析
表1—2—1 分组统计量
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21
表1—2—2 独立两样本T检验结果表
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22
由表1—2—2可知， 1.进行方差齐次性检验，显著性概率P=0.685>0.05，接 受原假设，认为男女游客在购物接待质量满意度方面的 方差没有显著性差异，即方差齐次。 2.方差齐次，选择Equality variances assumed这一行， 其双测检验显著性概率P为0.436>0.05，接受原假设，可 认为男女在购物接待质量满意度方面没有显著差异。
在此框中输入检验 值，即检验与什么 值有无显著性差异。
该对话框用于指 定置信水平和缺 失值的处理方法 。
图1—1—1
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13
⑥ 结果分析
表1—1—1 单样本统计量（这一编号 为何不为2－1？）
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14
表1—1—2 单样本T检验结果表同上，以下编 码统一
应当逐项解释t，df，Sig（2-tailed）涉及到的
① 独立两样本T检验是用于进行两个独立样本均 数的比较。所谓独立样本是指两个样本之间没有 任何关联，即：抽取其中一个样本对抽取另一个 样本没有任何影响，两个独立样本各自接受相同 的测量。样本数可以相等也可以不相等。
spss教程：两独立样本t检验
操作方法
01
首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。
02
接下是做正态性检验。
首先需要拆分文件，对两组数据分别做检验。
即数据——拆分文件
03
然后点一下比较组，把组别调入分组方式这里，再点击确定。
这样就拆分完毕了。
04
继续点分析——非参数检验——旧对话框——1-样本K-S
05
这样就弹出了正态性检验的对话框，将需要分析的数值调入右边的框框，然后勾选上下方检验分布的第一个，正态（也写为常规，一般默认已经勾上），然后点击确定（数值调入右边后，确定键变为可用）
06
查看结果，第一组的正态性检验P=0.798，第二组为P=0.835，可认为近似正态分布。
07
接着取消拆分。
数据——拆分文件，在跳出来的框框中点一下第一个（分组所有组），然后点确定
08
然后点分析——比较均值——独立样本t检验
09
将组别调入分组变量，数值调入检验变量
10
接着点一下分组变量下方的定义组，在弹出来的框框中输入组别1、2，再点继续——确定
11
结果出来了。
第一个表格是两组数据的例数、均值、标准差和均数的标准误。
第二个表格前部是方差齐性检验，可看到P=0.141＞0.05，具有方差齐性，
然后t检验的P值为0.007，可认为差异有统计学意义。
如何在spss上进行假设检验
三、两独立样本均数的t检验
1、文件拆分：Data---Split File----选择Organize output by groups,将分组变量选入右侧对话框----Ok
2、正态性及方差齐性检验：Analyze----Descriptive Statistics-----Explore：选择Plots ------Normality plots with Tests，Untransformed------Continue------ok
4、多重比较
Analyze----General Linear Model---- Univariate----Post Hoc----block(区组)----group（处理）------ Bonferroni---- Continue------OK
析因设计
非参数检验——秩和检验
一、配对样本秩和检验
3、秩和检验旧方法
Analyze-----Nonparametric Tests----Legacy Dialogs----2 Related Samples-----在弹出的对话框中，点击所要检验的两个变量放入Paired Variables框内-----Continue----Ok
4、智能分析模块
看结果中正态性sig〉0.2方差齐性sig〉0.1
2、单因素方差分析
Analyze-----compare means----one-way anova------选择dependent list、factor list-----ok
3、多重比较
Analyze----Compare means----One-wayANOVA----PostHoc----Bonferroni(最常用)、SNK、Dunnett（control category一个对照组和多个组比，分组最大、最小、first、last）-----Options----Descriptive(统计描述), Homogeneity of variance test（方差齐性检验）, Means plot（均数图）, Exclude cases analysis by analysis（缺失值选项）---- Continue------OK
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结：1、t检验2、方差分析3、卡方检验4、秩和检验5、相关分析6、线性回归1、t检验要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单一样本t检验数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST（2）独立样本t检验数据特征：两个独立、没有配对关系的样本有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST注意观察方差分析结果,判断查看的数据是哪一行（3）配对样本t检验数据特征：两个不独立的,有配对关系的样本没有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST不需要方差分析结果检验步骤：（1）正态性检验1有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论2、方差分析要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单因素方差分析数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本有专门变量表示组数,且组数大于2方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析符合方差齐性才可以得出结论>（2）双因素方差分析1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test数据特征：有三列数据,1列是主要研究因素,1列是配伍组因素,1列是研究数据;方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE 注意选择model里的custom,type是main effect,注意把两个因素选择为fixed factor检验步骤：（1）正态性检验有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不全来自同一样本或全不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意单因素方差分析要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论3、卡方检验（1）Crosstabs数据特征：单个或多个样本率的比较;加权数据有三列数据,注意将最后一列数字加权其不参与运算,仅是说明前两列数据的数量;不加权数据有两列;其中运算列中通常第一列表述组数,可以大于二；第二列表述阳性或阴性,通常为1或2;检验方法：ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框得到检验结果后,根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行详见课件如果要看有无线性趋势,直接查看linear行（2）非参数检验数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性,那么两种手段的阳性结果都要被剔除,此时选择非参数检验具体理论不详检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取（4）确定概率值P（5）得出结论4、秩和检验T检验以及方差分析中,不满足条件的资料,可以进行秩和检验即非参数检验获得结论参数检验以及非参数检验范围详见课件,依据特征可以分为4类（1）两独立样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,一列表明组数,一列是数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV（2）两配对样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,分别是不同组数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon （3）多组独立随机样本数据特征：两列, 类似单因素方差分析检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选Krushal—Wallis H（4）多组配对样本数据特征：多列,1列说明分组,其余多列都为数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量（4）确定概率值P（5）得出结论5、相关分析（1）制作散点图：数据特点：双变量,两列数据方法: graphs------scatter,可利用双击左键方式选择绘出相关直线（2）双变量正态分布且连续相关性分析：数据特点：双变量,两列计算方法：一定要检验正态性,首先对两者进行正态性检验,两个正态结果CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson（3）等级资料相关性分析：数据特点：明显等级资料,三列一列是编号,但不入计算CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman（4）双变量非正态;;;数据特点：检验后非正态CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall检验步骤：非等级资料：（1）正态性检验（2）计算相关系数r（3）建立相关系数的假设检验H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p≠0,两变量间有直线相关关系（4）确定检验水准a=（5）计算统计量其实表中会直接给出（6）确定p值（7）得出结论等级资料：（1）计算相关系数r（2）建立相关系数的假设检验H0：p=0, H1：p≠0,（3）确定检验水准a=（4）计算统计量其实表中会直接给出（5）确定p值（6）得出结论6、一元线性回归需建立拟合方程是否需要正态检验、相关分析铺垫7、8、数据类型：类似相关分析计算方法：regression-linear-勾选好后,选enter模式拟合步骤：1）计算回归系数系数表内看,通常<12）对回归系数b进行假设检验系数表内,最后1列3）建立回归方程系数表内4）评价回归方程模型汇总表内R2xybxay bb1+=+=ΛΛ或。
用SPSS进行T检验(教学课堂)
依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →配对样本T
检验”，打开如图3-8“配对样本T检验”对话框，同时选
中两个变量（甲饲料和乙饲料），单击 ，将其置入“成
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 “配专对业样课本件T检验”对话框
34
表3-11 两种处理方法结果基本统计量
9
3.结果说明
表3-1 基本统计量信息
x
表3-1表明，样本个数n=16,样本平均数 =21.519， 样本标准差S=0.928，均值的标准误0.2321。
专业课件
10
表3-2 t检验和95%的置信区间
3.结果说明
3-2表明，t=2.235,df=15,双侧P值（Sig）=0.041<0 可以认为在平和饲料中添加0.5%的酵母培养物显著提高
组别
产 鱼 量（kg）
A料 578 562 619 544 536 564 532
B料 642 587 631 625 598 592
专业课件
12
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，命名变量：“组别”和“产鱼量”， 两变量小数位数依题意定义为0，如图3-3所示。
接近的仔猪两头进行饲料对比试验，将每窝两头仔猪随机
分配到两个饲料组中，时间30天，试验结果见表3-10。
检验两种饲料喂饲的内江猪仔猪平均增重是否相同？
表3-10 仔猪饲料对比试验 单位：kg
窝号
1
2
3
4
5
6
7
8
甲饲料 10.0 11.2 11.0 12.1 10.5 9.8 11.5 10.8
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（）。
T检验简易教程-SPSS
速度知觉实验数据处理之SPSS简易教程配对样本T检验T检验是做什么的？T检验是对组与组之间平均水平的比较。
什么是配对样本T检验？配对样本是指样本x1,x2,…x n,与y1,y2,…y n ,不可以独立颠倒顺序，如果顺序颠倒，就会改变问题的性质。
比如要考察一项培训的效果，培训前和培训后分别对每个学生进行测试，得到两组分数，要比较培训前后的分数有无显著差异，就需要使用配对样本T检验。
如果顺序颠倒，将A学生培训前的分数与B学生培训后的分数相比较，是没有意义的。
对于本实验来说，需要分别比较（1）快速和慢速情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异；（2）远距离和近距离情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异。
步骤一，输入数据（图中所有数据均为随机虚拟！）。
打开SPSS，输入数据。
SPSS的主体页面和Excel是相似的，直接将数据输入表格中即可。
将所有快速（慢速）条件下的数据输入“快速”（慢速）一栏（不区分距离远近），但必须注意的是，横向的两个数据是同一位被试的数据（配对！）。
步骤二，统计分析点击分析→比较均值→配对样本T检验，如图单击之后，出现下面的界面：然后把左边的“快速”“慢速”“远距离”“近距离”放到右边，方法是点击中间的蓝色箭头，放置结果如下，单击确定，之后会弹出输出结果的界面，可以找到T检验的结果，最重要的是红框里面的结果，Sig代表显著性，如果小于0.05，则认为两组平均水平具有显著差异，如果小于0.01，则是极其显著的差异。
（图中的结果表示不显著，由于数据完全是随机虚拟，此结果没有任何意义！）注意：在最后的结果呈现中，请将均值，标准差，T，df,Sig,这几项结果放在三线表中，请勿直接将SPSS的结果黏贴到实验报告中。
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。
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验统计学中的t检验是一种经典的假设检验方法，广泛应用于研究中两个独立样本的均值是否存在显著差异。
而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款能够进行统计数据分析的专业软件，它提供了方便快捷进行t检验的功能。
本文将详细介绍在SPSS中如何通过均数和标准差进行两独立样本t检验。
首先，我们需要准备两组独立的样本数据。
假设我们正在研究两种不同疗法对患者疼痛程度的影响，我们随机选择了100名患者，将他们分为两组，分别接受疗法A和疗法B，然后记录他们的疼痛程度数据。
接下来，我们打开SPSS软件，并导入我们准备好的数据。
在菜单栏中选择“文件（File）”，然后选择“导入（Import）”，再选择“数据（Data）”。
然后我们选择我们的数据文件，并点击“打开（Open）”按钮，我们的数据将会被导入到SPSS中。
在导入数据后，我们需要检查数据的质量和健康程度。
我们可以使用SPSS的描述性统计功能，来获取样本的均值和标准差。
首先，选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“描述统计（Descriptive Statistics）”，再选择“统计（Statistics）”。
在弹出的对话框中勾选“平均值（Mean）”和“标准差（Standard Deviation）”，然后点击“确定（OK）”按钮。
SPSS将会生成两组样本的均值和标准差信息。
在获得两组样本的均值和标准差之后，我们可以进行两独立样本t检验来检验两组样本均值是否存在显著差异。
可以使用SPSS的独立样本t检验功能来进行分析。
选择菜单栏中的“分析（Analyse）”，然后选择“比较手段（Compare Means）”，再选择“独立样本t检验（Independent-Samples T Test）”。
在弹出的对话框中，选择我们的两组样本数据，点击“变量（Variables）”按钮，将我们的自变量和因变量添加到列表中。
SPSS实例操作之配对t检验
豚鼠 用药 用药 号前后
1 30 46 2 38 50 3 48 52 4 48 52 5 60 58
6 46 64 7 26 56 8 58 54 9 46 54 10 48 58 11 44 36 12 46 54
.1
数据格式 定义变量
pair variable1 variable2
52.83
N Deviation
12
9.815
12
6.952
Mean 2.833
2.007
Paired Samples Test
Paired Differences
Sig. (2t df tailed)
95%
Confidence
Std.
Std. Error
Interval of the Difference
分析过程1数据格式2先计算配对的差值3对差值进行正态性检验pairttest5结果描述原始数据豚鼠号用药前用药后30463850485248526058466426565854465410485811443612465411数据格式定义变量输入数据pairvariable1variable2豚鼠号用药前用药后x1x212先计算配对的差值transformcompute13对差值进行正态性检验输出结果
Mean Deviation Mean Lower Upper
Pair 用 -8.000 10.445 3.015 -14.636 -1.364 -2.653 11 .022
1药
前-
用
药
后
软件给出的P为双尾（2-tailed），若进行单侧t检 验，p值应该为输出值的1/2。
.5பைடு நூலகம்结果描述
SPSS简明教程X检验和T检验
SPSS简明教程(X检验和T检验)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：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。
SPSS简明教程X2检验和T检验
SPSS最适用的统计学方法(X2检验与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与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】与【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)完成计数资料与等级资料的统计描述与一般的统计检验,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她描述统计量。
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与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)、总与(Sum)。
SPSS中T检验的应用
本文指在简述SPSS中的T检验，主要说明了T检验的原理和应用，及使用范围。
和SPSS中的基本操作。
T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。
T检验分为3类：单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。
关键词：T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。
目录一、单样本T检验 (4)1.单样本T检验的目的 (4)2.单样本T检验的基本步骤 (4)3.单样本T检验的应用举例 (5)三、两独立样本T检验 (6)1.两独立样本T检验的目的 (6)2．两独立样本T检验的基本步骤 (6)3.两独立样本T检验的应用举例 (8)三、两配对样本T检验 (10)1.两配对样本T检验的目的 (10)2.两配对样本T检验的基本步骤 (10)3.两配对样本T检验的应用举例 (10)四、参考文献 (12)一、单样本T 检验1.单样本T 检验的目的。
单样本检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的t 检验值之间存在显著性差异。
它是对总体均值的假设检验。
2.单样本T 检验的基本步骤。
⑴.提出原假设。
单样本T 检验的原假设为：总体均值与检验值之间不存在显著差异，表述为：0H 0H 。
为总体均值，为检验值。
0μμ=μ0μ⑵.选择检验统计量。
当总体分布为正态分布时，样本均值的抽样分布仍为正态分布，该正态分),(2σμN 布的均值为，方差为/，即μ2σn),(~2nN X σμ式中，为总体均值，当原假设成立时，；为总体方差；为样本数。
总μ0μμ=2σn 体分布近似服从正态分布时。
通常总体方差是未知的，此时可以用样本方差替代，得到2S 的检验统计量为统计量，数学定义为:t①nSX t 2μ-=式中，统计量服从n-1自由度为分布。
单样本检验的检验统计量即为统计量。
当t t t t 认为原假设成立时用代入。
μ0μ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值该步目的是甲酸检验统计量的观测值和相应的概率P-值。
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。
SPSS X2 检验过程
X2检验X2检验是用途广泛的假设检验方法，它的原理是检验实际分布和理论分布的吻合程度。
在SPSS中，所有X2检验均用Crosstabs完成。
Crosstabls过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。
在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2M-H）。
Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies过程实现。
界面说明【Rows框】用于选择行*列表中的行变量。
【Columns框】用于选择行*列表中的列变量。
【Layer框】Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。
如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入Layer框，并用Previous和Next 钮设为不同层。
Layer在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。
【Display clustered bar charts复选框】显示重叠条图。
【Suppress table复选框】禁止在结果中输出行*列表。
【Statistics】按钮弹出Statistics对话框，用于定义所需计算的统计量。
Chi-square复选框：计算X2值。
Correlations复选框：计算行、列两变量的Pearson相关系数和Spearman 等级相关系数。
Norminal复选框组：选择是否输出反映分类资料相关性的指标，很少使用。
Contingency coefficient复选框：即列联系数，其值界于0～1之间；Phi and Cramer's V复选框：这两者也是基于X2值的，Phi在四格表X2检验中界于-1～1之间，在R*C表X2检验中界于0～1之间；Cramer's V 则界于0～1之间；Lambda复选框：在自变量预测中用于反映比例缩减误差，其值为1时表明自变量预测应变量好，为0时表明自变量预测应变量差；Uncertainty coefficient复选框：不确定系数，以熵为标准的比例缩减误差，其值接近1时表明后一变量的信息很大程度来自前一变量，其值接近0时表明后一变量的信息与前一变量无关。
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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)。
o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。
o Distribution复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（Skewness）和峰度系数(Kurtosis)。
o Values are group midpoints复选框当你输出的数据是分组频数数据，并且具体数值是组中值时，选中该复选框以通知SPSS，免得它犯错误。
【Charts钮】弹出Charts对话框，用于设定所做的统计图。
o Chart type单选钮组定义统计图类型，有四种选择：无、条图（Bar chart）、圆图(Pie chart)、直方图Histogram），其中直方图还可以选择是否加上正态曲线（With normal curve）。
例：许根友要求统计的。
丙氨酸氨基转移酶（ALT）调查，男性244人有50人异常，女性255人有6人结果异常，结果是否有统计学意义。
X2卡方值是41.777，P<0.0016.1.2 分析实例例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下，请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5（卫统第三版p233 1.1题）。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.37 5.396.30 5.217.225.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.896.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.553.354.87 4.175.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.726.55 4.76 4.61 4.17 4.034.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.095.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.345.186.14 3.24 4.90 3.05解：为节省篇幅，这里只给出精确频数表的做法，假设数据已经输好，变量名为X，具体解法如下：1. Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies （分析—描述统计—频率--）2. Variables（变量）框：选入X3. 单击Statistics（统计量）钮：4. 选中Mean(均数)、Std.deviation(标准差)、Median(中位数)复选框5. 单击Percentiles(百分位数)：输入2.5：单击Add(添加)：输入97.5：单击Add：6. 单击Continue钮7. 单击Charts（图表）钮：8. 选中Bar charts (条形图)9. 单击Continue钮10.单击OK得出结果后手工计算出CV。
6.1.3 结果解释上题除直方图外的的输出结果如下：Frequencies统计量XN有效101缺失0均值 4.6995中值 4.6100标准差.86162百分位数25 3.045597.5 6.4565最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
系统对变量x作频数分布表（此处只列出了开头部分），Vaild右侧为原始值，Frequency 为频数，Percent为各组频数占总例数的百分比（包括缺失记录在内），Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比，Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
§6.2 Descriptives过程最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
X频率百分比有效百分比累积百分比有效2.70 1 1.0 1.0 1.03.04 1 1.0 1.0 2.0 3.05 1 1.0 1.0 3.0 3.18 1 1.0 1.04.0 3.24 1 1.0 1.05.0 3.35 2 2.0 2.06.9 3.37 1 1.0 1.07.9 3.40 1 1.0 1.08.9 3.50 1 1.0 1.09.9 3.56 1 1.0 1.0 10.9 3.61 1 1.0 1.0 11.9 3.64 1 1.0 1.0 12.9 3.89 1 1.0 1.0 13.9 3.91 1 1.0 1.0 14.9 3.93 1 1.0 1.0 15.8 3.95 1 1.0 1.0 16.83.97 1 1.0 1.0 17.84.03 2 2.0 2.0 19.8 4.08 1 1.0 1.0 20.84.09 2 2.0 2.0 22.84.12 2 2.0 2.0 24.84.17 2 2.0 2.0 26.74.23 1 1.0 1.0 27.74.24 1 1.0 1.0 28.74.25 1 1.0 1.0 29.74.31 2 2.0 2.0 31.74.32 1 1.0 1.0 32.74.34 1 1.0 1.0 33.74.37 1 1.0 1.0 34.74.38 2 2.0 2.0 36.64.40 1 1.0 1.0 37.64.43 1 1.0 1.0 38.64.44 1 1.0 1.0 39.64.47 2 2.0 2.0 41.64.50 1 1.0 1.0 42.64.52 1 1.0 1.0 43.6系统对变量x作频数分布表（此处只列出了开头部分），Vaild右侧为原始值，Frequency 为频数，Percent为各组频数占总例数的百分比（包括缺失记录在内），Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比，Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
6.2 Descriptives过程(描述性统计分析)以上面的题为例，分析—统计描述—描述—选项—均值、标准差、方差、最小值、最大值、均值的标准误、变量例表---继续---确定。
§6.4 Crosstabs过程（交叉表）Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断。
在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2）。
如果安装了相应模块，还可计算n维列联表的M-H确切概率（Fisher's Exact Test）值。
6.4.2 分析实例例6.2 某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，问两种方法行变量、列变量和指示每个格子中频数的变量，然后用Weight Cases对话框指定频数变量，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。
假设三个变量分别名为R、C和W，则也可以这样在变量视图—在变量视图—药物的值中标签（1=呋喃硝胺，2=甲氰咪胍）在变量视图—治疗情况、药物、X的类型全为数值一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案)2. Weight Cases by单选框：选中加权个案单选框3. Freqency Variable(频率变量)：选入X4. 单击OK钮(单击确定按钮)二、5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>交叉表)6. Rows(行)框：选入药物、7. Columns(列)框：选入治疗情况8. Statistics（统计量）钮：Chi-square(卡方)复选框：选中：单击Continue（继续）钮9. 单击OK(确定)钮6.4.3 结果解释上题的结果如下：首先是处理记录缺失值情况报告，可见126例均为有效值。