spss单样本t检验操作步骤

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依据调查问卷,进行单样本T检验SPSS操作步骤

依据调查问卷，进行单样本T检验SPSS
操作步骤
本文档将介绍如何使用SPSS进行单样本T检验，以便根据调查问卷数据进行统计分析。

步骤一：准备数据
1. 打开SPSS软件并导入数据文件。

2. 确保数据文件中包含了需要分析的目标变量。

步骤二：进行单样本T检验
1. 点击菜单栏中的"分析（Analyse）"选项。

3. 将目标变量拖动到"因变量"栏中，并将参照组变量（在这里通常是一个常数）拖动到"因子"栏中。

4. 点击"确定（OK）"按钮。

步骤三：查看结果
1. 在SPSS输出窗口中，查找单样本T检验的结果。

2. 结果中将显示均值、标准误差、95%置信区间、T值和P值
等统计信息。

请注意，进行单样本T检验前需要确保数据满足一些前提条件，例如正态分布和同方差性。

如果数据不满足这些条件，可能需要使
用非参数测试方法进行分析。

以上是依据调查问卷进行单样本T检验的SPSS操作步骤。

希
望本文档能够帮助您进行统计分析。

SPSS—单样本T检验

一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断：1、以71个被调查学生为样本做T 检验由表a 可知，71个观测的平均值为71.21，标准差为15，120，均值标准误为1.794。

表b 中，第二列是t 统计量的观测值为0.675，第三列是自由度n-1=70，第四列是t 统计量观测值的双尾概率p 值，第五列是样本均值与检验值的差（1.211），即t 统计量的分子部分，他除以表a 的均值标准误（1.794）后得到t 统计量的观测值0.675，第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间，为（67.63，74.79）。

对于研究的问题应采用双尾检验，因此比较2α和2p，即比较α和p 。

由于p 大于α（0.05），因此不能拒绝零假设，认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。

70分包含在置信区间内，也证实了上述推断。

2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举表cBootstrap 指定采样方法简单箱图样本数1000置信区间度95.0%置信区间类型百分位由表c可知，自举过程执行1000次，随机数种子指定为默认值2000000，采样方法为简单箱图。

中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12，1000个均值的标准差为1.82，由此得到的均值95%的置信区间为（67.18，74.46）表e中没有给出双尾检验的概率p值，但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在67.184~74.463之间。

70包含在置信区间内。

用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

t检验(t test)

（2）t检验结果：t=4.027， υ=7，双侧检验P=0.04 <0.05，因此拒绝H0，接受H1，认为二组差异有统计学意义，即：两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素A含量差别有统计学意义。
三、两独立样本资料t检验
(Indepandent-Sample ｔ Test)
【原理】
适用于完全随机设计两样本均数的比较。
上机练习建议大家自己建数据库
答案：练习4-1
练习4-2
练习4-3
①菜单选择：Analyze—> Compare Means—> Paired Sample T Test进入配对样本资料t检验模块。
②将分析变量“normal和 treatment”同时选入Current Selections，点击向右箭头进入Paired Variables—> OK，运行结果。
（2）两独立样本t检验：
①Analyze—> Compare Means—>Independent Sample T Test进入两独立样本资料t检验模块。
②分析变量（weight）选入Test Variable(s)的变量列表中—> 将分组变量(group)选入 Grouping Variable中。
3. 主要输出结果
（1）正态性检验输出结果：给出正态性检验统计量Z值，双侧检验 P值。
（2）t检验输出结果：给出单样本t检验的统计量，自由度，双侧检验P值，以及样本均数与总体均数的差值，差值95%置信区间。

4. 结果解释：（1）正态性检验结果：Z=0.598，P=0.868>0.05，
②将分析变量“浓度”选入 Test Variable List的变量列表中，选中 “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。

实验一 t检验

实验一t检验一、实验目的1、学会应用SPSS软件进行数据处理与分析；2、能够应用SPSS软件对相关数据作出t检验；3、掌握SPSS软件功能及正确分析结果的能力。

二、实验内容山羊的怀孕期平均为150天今测得12头波尔山羊的怀孕期（单位：天）分别为147、148、152、154、155、154、146、150、152、153、149、150，试检验所得样本的平均数与总体平均数150天有无显著差异。

三、实验步骤（一）、数据输入启动SPSS，单击【输入数据】，单击【确定】，打开数据编辑界面，然后点击【变量视图】，建立变量“怀孕期”，定义其类型、宽度、小数点后位数等。

在进入【数据视图】，在对应的变量名称下录入数据。

（二）、通过单样本K-S检验推断数据正态性，依次点击【分析→非参数检验→旧对话框→1-样本K-S】，将变量“怀孕期”选入【检验变量列表】，在检验分布中选择常规即正态分布，单击确定进行检验，由单样本Kolmogorov-Smirnov 检验表中结果n=12、z=0、533、p=0.939可知，数据服从正态分布。

（三）、操作过程依次单击【分析→比较均值→单样本t检验】，进入【单样本t检验】主对话框。

选中【变量待选框】中的“怀孕期”变量，将该变量选入【检验变量】选择框中，在【检验值】一栏输入待比较的总体平均数即已知山羊平均怀孕期“150”。

单击【选项】，在弹出的对话框中设置【置信区间百分比】，选择【缺失值】处理方式，本例直接单击【继续】，选择默认的95%置信区间与对缺失值按分析顺序排除个案，最后单击【确定】，运行。

四、结果解释本例运行后的出的输出结果如表（1）和表（2）所示。

表（1）显示了样本的描述性统计结果。

N 为样本含量，同时还给出了样本平均数、标准差、均值的标准误（对样本平均数分布离散程度的描述指标）。

表（2）给出了单样本t 检验的分析结果。

检验值即待比较的总体平均数，同时给出了检验统计量、自由度、P 值、样本平均数与待比较的总体平均数的差值、两平均数差值的95%置信区间。

3-5--t检验-SPSS-有答案知识讲解

1. 00
16 2.6250 .9270.926763
Independent Samples Test
Levene's Test for Equalit y of Variances t-t est for Equality of Means
F
Sig.
t
血清胆 E固 qua 醇 l variances assumed .057 .8141.532
健康者编号 X2
1
2.34
2
6.40
3
2.60
4
3.24
5
6.53
6
5.18
7
5.58
8
3.73
9
4.32
10
5.78
11
3.73
2
2.50
3
1.98
4
1.67
5
1.98
6
3.60
7
2.33
8
3.73
9
4.57
10 4.82
11 5.78
12 4.17
13 4.14
分析步骤
第一步:建立数据文件。它设立两个变量:group 其取值为1表示甲组，其取值2表示乙组,取文件名为独立样本t检验。GS表示血糖值.
Test Variable List框内；在
Test Distribution中激活“Normal”。单击OK按钮。则得出输出结果。
P1=0.995，P2=0.652，都可认为近似正态分布
One -Sample Kolm ogoro v-Smirnov Te st
GRO UP
1.00
N
Norm al Parameters

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。

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。

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统计分析教程-独立样本t检验(1)

独立样本T检验下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统弹出比较组定义对话框如右图所示：该对话框用于定义是哪两组相比，在两个group框内分别输入1和2，表明是变量group取值为1和2的两组相比。

然后单击Continue按钮，再单击OK按钮，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（糟糕，刚才的半天工夫白费了），然后是t检验的结果如下：Levene's TestforEqualityofVariancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifference95%ConfidenceInterval ofthe Difference体方差是否齐，这里的戒严结果为F = ，p = ，可见在本例中方差是齐的；第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果，由于前面的方差齐性检验结果为方差齐，第二部分就应选用方差齐时的t检验结果，即上面一行列出的t= ，ν=22，p=。

从而最终的统计结论为按α=水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康人的血磷值不同，从样本均数来看，可认为克山病患者的血磷值较高。

如何使用SPSS进行独立样本T检验

使用“住房状况调查”数据，对不同性别、户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验并解释其结果。

答：对不同性别的居民现住面积进行独立样本T检验：①SPSS操作：第一步：点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”；第二步：将“现住面积”选入“检验变量”，“性别”选入“分组变量”，在点击“定义组”，在“组1”中键入1，在“组2”中键入2，点击“继续”、“确定”。

②结果输出：③结果解读：先用F检验对不同性别的居民现住面积的方差是否向相等加以验证，然后利用t检验对不同性别的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。

从独立样本检验输出图中可以看到：F统计量为1.598，p值为0.206，在显著性水平0.05下，p值大于0.05，不拒绝原假设，即认为不同性别的居民现住面积的方差相等，没有差别。

由于不同性别的居民现住面积的方差没有差别，t检验将看假定等方差一栏。

t统计量为2.982，p值为0.003，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同性别的居民现住面积的均值有显著性差异。

对不同户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验：④SPSS操作：第一步：点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”；第二步：将“现住面积”选入“检验变量”，“户口状况”选入“分组变量”，在点击“定义组”，在“组1”中键入1，在“组2”中键入2，点击“继续”、“确定”。

⑤结果输出：⑥结果解读：先用F检验对不同户口状况的居民现住面积的方差是否向相等加以验证，然后利用t检验对不同户口状况的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。

从独立样本检验输出图中可以看到：F统计量为5.966，p值为0.015，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异。

由于不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异，t检验将看不假定等方差一栏。

t统计量为3.314，p值为0.001，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同户口状况的居民现住面积的均值有显著性差异。

独立样本t检验spss的步骤

独立样本t检验spss的步骤独立样本t检验SPSS的步骤概述：独立样本t检验（Independent Samples t-test）是一种常见的统计方法，用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。

在SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）软件中进行独立样本t检验是一项相对简单而又方便的任务。

本文将详细介绍如何使用SPSS进行独立样本t检验的步骤。

步骤一：准备数据和SPSS环境在进行独立样本t检验之前，首先需要准备好需要进行比较的两组数据以及将其输入到SPSS软件中。

确保数据的格式正确，即每一组数据都应该是一个单独的变量。

打开SPSS软件，并在数据编辑器中将这两组数据输入到不同的变量列中。

步骤二：指定假设在进行独立样本t检验之前，需要明确要比较的两组数据的假设。

独立样本t检验有一对假设需要检验，分别是零假设（H0）和备择假设（H1）。

零假设（H0）：两组数据的均值相等。

备择假设（H1）：两组数据的均值不相等。

步骤三：进行独立样本t检验在SPSS软件中，进行独立样本t检验需要使用“Analyze”和“Compare Means”菜单。

按照以下步骤进行操作：1. 选择菜单栏中的“Analyze”。

2. 选择“Compare Means”。

3. 在“Compare Means”菜单下，选择“Independent-Samples T Test”。

在弹出的对话框中，将需要比较的两组数据变量选择到“Test Variables”框中。

点击“箭头”按钮将其移至“Grouping Variable”框中。

点击“OK”按钮，SPSS将自动为你进行独立样本t检验，并生成相应的结果报告。

步骤四：解读结果SPSS生成的独立样本t检验结果报告包含了一些关键的统计信息。

以下是一些常见的结果：1. “Mean Difference”（平均数差异）：表示两组数据均值之间的差异。

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。

SPSS比较均独立样本T检验案例解析

SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析2011-08-26 14:55在使用SPSS进行单样本T检验时，很多人都会问，如果数据不符合正太分布，那还能够进行T检验吗？而大样本，我们一般会认为它是符合正太分布的，在鈡型图看来，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差，即：N(p, Q)如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多，我就不说了下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素，经过观察分析，进行随机取样，查看最终老鼠是否活着。

问题：很多人认为，雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多？我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。

下面进行参数设置：a 代表：雄性老鼠b代表：雌性老鼠tim 代表：生存时间，即指经过多长时间后，去查看结果0 代表：结果死亡1 代表：结果活着随机抽取的样本，如下所示：打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验，如下图所示：将你要分析的变量，移入右边的框内，再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内，“组别group（）里面的两个参数，不能够随意设置，必须要跟样本里面的数字一致点击确定后，分析结果，如下所示：从组统计量可以看出，雄性老鼠的存活下来的均值为0.73，但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00，很明显，雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多，但是一般我们不看这个结果，为什么？因为样本不够大，如果将样本升至10000个？也许这个均值将会发生变化，不具备统计学意义，我们一般只看独立样本检验的结果。

独立样本检验，提供了两种方法：levene检验和均值T检验两种方法Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果SIG>0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果SIG<0.05，证明假设不成立，拒绝原假设。

进行levene检验结果判断是第一步，从上图，可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立，所以看第二行，方差不相等的情况sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平，不应该拒绝原假设：即指：雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后，存活下来的个数没有显著的差异本次分析的结果，不支持，很多人认为的：雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多的结论。

单样本t检验-SPSS教程

单样本t检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟开展一项健康调查，在开展该研究之前，他想了解所招募的40名研究对象的体重指数BMI是否具有代表性。

根据既往研究报道，目标人群的BMI 均值为24kg/m²。

该研究者想知道他招募的研究对象的BMI均值是否也为24kg/m²。

部分数据图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者拟分析样本均值与总体均值是否不同，即判断招募研究对象的BMI均值与总体人群BMI均值24之间是否有差异。

针对这种情况，可以使用单样本t 检验，但需要先满足4项假设：假设1：观测变量为连续变量，如本研究中的BMI为连续变量。

假设2：观测值相互独立，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰作用。

假设3：观测变量不存在显著的异常值。

假设4：观测变量接近正态分布。

假设1和假设2取决于研究设计和数据类型，本研究数据符合假设1和假设2。

那么应该如何检验假设3和假设4，并进行单样本t检验呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：观测变量不存在显著的异常值在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，在Explore对话框中，将变量BMI选入Dependent List。

在Display模块内点击Plots。

如图2。

图2 Explore点击Plots，出现Explore: Plots对话框，保留Boxplots内系统默认选项Factor levels together，在Descriptive内取消选择Stem-and-leaf，在下方勾选Normality plots with tests。

点击Continue→OK。

如图3。

图3 Explore: Plots经上述操作，SPSS输出箱式图，研究者可根据箱式图判断数据中是否存在异常值。

如图4。

图4 箱式图SPSS中，数据点与箱子边缘的距离大于1.5倍箱身长度，则定义为异常值，以圆点（°）表示；与箱子边缘的距离大于3倍箱身长度，则定义为极端值，以星号（*）表示。

SPSS软件操作 (1)

6.3 两独立样本t检验
三、操作步骤：
（1）Analyze -> Compare Means Independent Sample T Test
（2）选择若干变量作为检验变量，送到 Test栏。如图：
6.3 两独立样本t检验
6.3 两独立样本t检验
（3）选择一个变量作为标识变量到Grouping Variable 栏 (4)选择Define Groupes，分别输入两个值。
n P-value 定义上是: 以现有的样本数据而言, 拒绝零假设 H0 的最小显著水平。
n 另一种解释是:「P-value」代表资料支持 H0 的程度，或支持 H0 的证据大小。
注意：不要把它误解成H0 成立的概率。
6.2 单样本t检验
一、什么是单样本t检验 1.检验某变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。 2. 前提：总体应服从正态分布。
6.3 两配对样本t检验
三、基本操作：步骤（1）Analyze -> Compare Means ->
Paired Sample T Test （2）指定一对或若干对配对变量作为检验
变量送入Paired Variables栏。
6.3 两配对样本t检验
6.2 单样本t检验
（3）单击Option，如图
6.3 两独立样本t检验
一、什么是两独立样本t检验 1.检验两独立的总体均值之间是否存在显著差异。 2.前提要求： (1)两样本应是相互独立的； (2)样本来自的两总体应服从正态分布。
6样本方差相等与不相等时使用的计算t值的公式不同，因此应先进行方差齐性检验。 2.SPSS的输出，在给出方差齐与不齐两种计算结果的t 值和t检验的显著性概率的同时，还给出对方差齐性检验的F值和F检验的显著性概率。用户需根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出结论。

使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值SPSS版本为SPSS 20.如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。

111组：4、5、6、6、4222组：1、2、3、7、7首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。

数据视图如下：变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“ 111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。

点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。

第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。

F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。

如图：F旁边的 Sig的值为.007 即0.007， <0.01, 即两组数据的方差显著性差异！看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。

如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦，Sig ( 也就是P值 ) >0.05，所以两组数据无显著性差异。

PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。

所以相应的t检验的结果就看上面那行。

by 20150120 深大医学院 FG。