用SPSS19进行单样本T检验 截屏
3、用SPSS进行T检验PPT课件
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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。
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
分组变量为组别
定义组：
定义要检验两组的代码
组1：键入1
1表示A料
组2：键入2
2表示B料
继续
确定
15
（2）分析过程说明 ① 依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →独立样本T 检验”，打开图3-5对话框，选中“产鱼量”变量，单击
，将其置入“检验变量”框内；再将“组别”变量置 入“分组变量”框内。
4
◆ 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：“成虾体重”，小数位 数依题意定义为1，如图3-1a所示。
图3-1a 例3.1资料的变量命名
5
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数 据视窗”界面，按图3-1格式输入数据资料。
21
◆ 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，分别命名变量：“接种前”和“接 种后”，小数位数都定义为1，如图3-7a所示。
图3-7a 例3.3资料的变量命名
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。
spss操作独立样本T检验格式
s p s s操作独立样本T检验格式集团公司文件内部编码：（TTT-UUTT-MMYB-URTTY-ITTLTY-例题：对某地区的山地和平原土壤中的磷含量的背景值各取了10个样品，数据如下所示：（单位：10-6），问山地与平原土壤中磷含量是否有显着性差异。
（25分）1、本题中自变量个数等于2，且不是来自于同一组样本，故采用独立样本T检验2、打开spss22.0，在变量视图内定义变量，由题目可知，磷含量为“计量资料”，归类为“度量变量”，地形为计数资料，归类为“名义变量”，并对地形进行赋值，如图输入：3、在数据视图内如下图输入数据：4、独立样本T检验进行的假设：(1)数据必须为连续性数据；(2)方差齐性(可偏不齐，即σ12/σ22<3)；(3)每组数据均服从正态分布5、进行验证：(1)由题目可以看出，数据为连续型数据，满足；(2)此检验可于结果中查看；(3)首先，新建spss视图，重新输入变量进行探索队列，如下图所示：将“山地”“平原”选入因变量列表，并于“绘图(T)”中勾选“带检验的正态图”，操作步骤如下图所示：根据正态性检验表的“K-S检验”结果，由于样本内数据数量<30，故看Shapiro-Wilk结果，由于两者的sig均大于0.05，故满足正态分布正态性检验6、进行独立样本T检验：(1)依次点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”，调出独立样本T检验对话框：(2)将“磷含量”选入检验变量(T)，将“地形”选入分组变量，然后定义组，于主页面中点击“确定”，输出结果：7、结果分析：磷含量已假设方差齐性9.559.0061.43818.16818.40012.796-8.48245.282未假设方差齐性1.43811.259.17818.40012.796-9.68446.484。
《用SPSS作T检验》课件
通过图表和统计指标有效地呈现数据特征和差异。
3
检验结果的稳定性分析
对数据进行敏感性分析，确保结果的准确性和可靠性。
实例演练
1
T检验的实际应用案例
通过一个真实的案例，展示T检验在实际问题中的应用。
2
涉及到的数据处理及结果解读
演示如何进行数据处理和结果解读，从多个角度呈现分析结果。
总结与联系方式
通过本课程，您将全面了解T检验的应用。如有任何问题，请随时联系我们。
《用SPSS作T检验》PPT课 件
课程介绍
本课程将介绍T检验的基本概念、原理和应用领域。学会T检验将帮助您在数 据分析中做出准确的决策。
T检验的步骤
1
假设检验的设定
明确研究假设，并确定显著性水平。
2
数据的收集和整理
收集与研究问题相关的数据，并做好数据清洗与整理。
3
T检验的计算方法
运用统计软件计算得到T值，进而分析数据间的差异。
T检验结果的解读
P值的含义
P值代表了观察到数据差 异的概率。
பைடு நூலகம்结果的显著性判断
根据P值与显著性水平的 比较，判断差异是否显 著。
结果的报告和解释
将结果以清晰、准确的 方式呈现，解释差异的 原因。
常见问题和注意事项
1
T检验的前提条件
在使用T检验前，需要满足一些基本的统计前提条件。
2
数据的可视化和分析
SPSSAU-独立样本T检验
T检验ContentsT检验基本理论说明 (1)1背景 (3)2理论 (3)3操作 (3)4 SPSSAU输出结果 (4)5文字分析 (4)6剖析 (4)T检验基本理论说明T检验(独立样本T检验),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异.T检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析.如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用T检验,反之使用方差分析.首先判断p值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明两组数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断.分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成拆线图等):* p<0.05 ** p<0.01备注:方差分析，T检验和交叉(卡方)，共三个分析方法，均是对比差异性。
但此三个方法的区别如下：特别提示，T检验一定只能对比两组数据的差异。
如果提示“X的组别只能为两组(比如男和女)!”，说明不是2个组别。
检查方法为：将X进行频数分析，即可发现X有几个组别。
解决办法为：可使用方差分析，也或者将X多个组别组合成两个组别，使用数据编码功能。
SPSSAU操作截图如下：1背景当前有一份数据。
想研究不同性别人群对“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”，这两项的差异性，“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项均是定量数据，因而可使用t检验，通过平均值进行差异性对比。
2理论t检验时研究X对Y的差异性，其中X为定类数据，Y为定量数据。
t检验时分析时，首先分析P值，如果此值小于0.05，说明呈现出差异性；具体差异再对比平均值即可。
如果P值大于0.05则说明没有差异性产生。
t值属于中间过程值，想要计算P值，一定要先计算t值，因而SPSSAU也将t值结果输出。
特别提示：✓如果X和Y均为定类数据，想对比差异性，此时需要使用卡方分析。
✓如果X为定类，Y为定量；且X只能为两组，比如男和女；如果超过三组，比如本科以下，本科，本科以上，此时需要使用方差分析进行差异对比。
SPSS操作—T检验-文档资料
2021/4/21
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④ 实例分析
以“熊猫数据. sav”为例，可比较男 女游客对于购物接待质量满意度（V12） 是否有显著性差异？
2021/4/21
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⑤ 操作界面
从候选变量框中选择要进行T检验 的变量移入此框中。
选择分组变量，在选择变量进入 Grouping Variable框后，Define Groups…按钮将被激活 ，单击该 按钮定义分组信息。
① 单样本T检验是处理样本均值与某一指 定的检验值之间是否具有显著差异的 假设检验。加强理论、图表及其应用 的条解件释：力样本度来。自的总体要服从正态分布。
2021/4/21
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② 在进行单样本T检验时，首先进行假设，
提出原假设H0：假设两样本均值相等；
备择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的
是否存在显著性差异？ 为什么为4？研究的
结果有何用？
2021/4/21
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⑤ 操作界面
选择要进行T检验的 变量移入此框中，可 同时选择多个变量。
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
2021/4/21
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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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2.2 独立两样本T检验 根据上面提示进行修改
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 单样本T检验
SPSSAU-在线 SPSS 分析软件
单样本 T 检验
单样本 T 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性 ,比如五级量 表,3 分代表中立态度,可以使用单样本 T 检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系 统默认以 0 分进行对比. 首先判断 p 值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则分析项明显不等于设定数字, 具体差异可通过平均值进行对比判断. 分析项 网购满意度 单样本 T 检验说明 样本的网购满意度是否明显不为中立状态,以及 是否有明显的满意? 分析结果表格示例如下: 分析项 1 分析项 2 分析项 3 样本量 198 198 198 最小值 1.57 2.00 2.00 最大值 5.00 5.00 5.00 平均值 3.43 3.93 3.84 标准差 0.76 0.86 0.90 t 3.73 0.56 0.13 p 0.03* 0.58 0.88
利用SPSS软件进行单样本T检验
上限
VAR00001
3.207
14
.006
9.73333
3.2229
16.2437
分析：由上表知p=0.006< ,所以拒绝原假设，接受备择假设，即存在显著性差异。
实验的启示：
通过本次实验，加深了我对T检验的理解，并且我学会了用SPSS软件解决有关T检验的统计学问题。
问题
分析某班学生的高等数学成绩与全国平均成绩7分之间是否存在显著性差异，数据如下（ ）：
85 74 86 95 86 82 75 78 88 86 98 56 64 63 80
要求
熟练掌握SPPS软件，并学会用SPSS软件解决统计学问题；
关键词SPSS软件显著性水平T检验
实验方法和步骤：
理论方法：1.建立原假设： 备择假设：
2. ~
3. ，
4.做判断：若统计量T= ，则拒绝原假设，反之，不拒绝原假设。
实验方法：首先在SPSS的数据输入界面输入所需数据，然后在菜单栏依次点分析 比较均值 单样本T检验
实验数据和分析：
实验数据：
在SPSS软件中的输出结果如下：
单个样本检验
检验值= 70
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
大连民族学院
数 学 实 验 报 告
课程：应用统计与软件
实验题目:利用SPSS软件进行单样本T检验
系Байду номын сангаас：理学院
专业：信息与计算科学
姓名：历红影
班级：信息102班
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完成学期：2012年11月21日
实验目的：
1.熟悉SPSS软件的操作
2.学会用SPSS软件解决统计学问题
看SPSS软件如何实现t检验
看SPSS软件如何实现t检验来源：梅斯医学作者：⼩M临床医⽣在做临床科研分析总结数据时, 经常会遇到数据处理统计分析的问题, 怎么算, 这个试验结果是否有统计学意义，能不能⽤于⽂章发表；当数据呈现为中位数和均值时，有什么不同含义，统计⽅法应该怎样选择；问卷调查中，评分资料是否属于等级资料，应该怎样进⾏统计分析；临床试验设计中是否包含真正的配对；病因或者预测因⼦的探索时，需要选择什么样的回归⽅法；当遇到⽣存类数据时，需要注意哪些问题？SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是世界上应⽤最⼴泛的专业统计软件。
由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点，因此SPSS对于⾮专业统计⼯作者来说是很好的选择。
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要⽤于样本含量较⼩（例如n<>T检验适合⽤于随机样本，单个样本所代表的总体呈正态分布，且各样本所代表的总体⽅差齐，⽐较的两组数据的分布是否⼀致。
T检验实质上就是样本均值的⽐较。
T检验分为单样本T检验、独⽴样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。
以下内容截取部分视频资料，推荐⼤家在梅斯医学APP中观看详细视频课程，⼿把⼿教会⼤家！（长按或扫描下⽅⼆维码，即可下载梅斯医学APP）⼀、单样本T检验单样本t检验的⽬的是利⽤来⾃总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。
它是对总体均值的假设检验。
SPSS软件操作流程：1.Analyze > Compare Means > One-Sample T Test2.在打开的one-sample T Testp窗⼝中，检验变量（Test Variable）选择⾎红蛋⽩x, 检验值（Test Value）中输⼊14.02, 点击OK。
输出结果。
⼆、独⽴样本T检验独⽴样本T检验是⽤于两个独⽴样本均值的⽐较。
两个样本必须独⽴且服从正态分布。
19用SPSS作T检验
结论：Sig.(2-tailed)=.167>5%，接受假设H0
注意到 t= -1.540，对照
| t | sw xy 1 1 4 5 1.53999 t0.025 (7) 2.346
其中，Levene‘s Test for Equality of Variances是 作方差齐次检验(Levene检验)结果，此时 F=0.240，显著性概率=0.665>5% 因此结论是两组方差差异不显著
对两批同类电子元件的电阻（单位：欧姆）进行 测试，各抽6件测得结果如下： 第一批：0.140，0.138，0.143，0.141，0.144，0.137 第二批：0.135，0.140，0.142，0.136，0.138，0.140 已知两批元件的电阻都服从正态分布，取显著性 水平α=0.05，试检验： (1) 两批元件电阻的方差是否相等？ (2) 两批元件的平均电阻有无显著差异？ 答案： (1) 认为方差相等 (2) 认为电阻无显著差异
X 0 S n
优良估计量：
T
拒绝域： t t ( n 1)
例1 （参见《概率论与数理统计》）P214
某台天平没有系统误差但存在随机误差，随机误 差服从正态分布。为估计一物件G1的重量μ ，将其 在这台天平上重复称了5次，得结果为（单位：克） 8.62，8.58，8.73，8.61，8.53 取α=0.05，直接计算得 x 8.614, s 0.0737, t0.025 2.7664 置信区间为：
H1 : 1 2 0
x y 0.025, sw 0.0242, t0.025 (7) 2.346 xy sw 1 1 4 5 1.53999 t0.025 (7)
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（）。
独立样本t检验SPSS教程
一、问题与数据某班级老师拟比较该班级本次考试中，男生和女生的考试成绩是否有差异，该班级男生和女生各有20名同学，变量名记录为gender，分别赋值为1和2，考试成绩变量名记录为score，部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者拟分析两组数据均值是否有差异，即判断男生和女生的成绩是否有差异。
针对这种情况，我们可以使用独立样本t检验，但需要先满足6项假设：假设1：观测变量为连续变量，如本研究中的成绩为连续变量。
假设2：观测变量可分为2组，如本研究中分为男生和女生。
假设3：观测值之间相互独立，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。
假设4：观测变量不存在显著的异常值。
假设5：观测变量在各组内接近正态分布。
假设6：两组的观测变量的方差相等。
假设1-3取决于研究设计和数据类型，本研究数据符合假设1-3。
那么应该如何检验假设4-6，并进行独立样本t检验呢？三、SPSS操作假设4和假设5可通过以下方式检验。
假设6的检验结果可在结果解释部分查看。
3.1 检验假设4：观测变量不存在显著的异常值在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，弹出Explore对话框，如图2。
在对话框中将score变量放入Dependent List栏，并将gender变量放入 Factor List栏。
图2 Explore点击Plots，取消对Descriptive栏内 Stem-and-leaf选项的选择，并点击Normality plots with tests选项，点击Continue→OK。
如图3。
图3 Explore: Plots 经上述操作，SPSS输出箱式图。
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。
圆点或星号附近的数值是SPSS系统的自动编码（Data View窗口中最左侧蓝色一列中的编码）。
第5章 单样本T检验 SPSS其实很简单
第5章单样本T检验
1.从菜单栏中选择Analyze分析→Compare Means比较均值→One-Sample t Test单样本T检验
2.打开单样本T检验对话框，变量hoursweek出现在对话框左边
3.选择因变量hoursweek，点击向右箭头，将变量移到Test Variable 检验变量框
4.将检验值输入框输入52，这个是原假设的指定值，这个很关键，特别容易出现错误。
在spss实施单样本t检验时，确保检验值是原假设的指定值。
5.点击ok确认
结果解释：
单个样本统计量
N 均值标准差均值的标准误hoursweek 16 59.0000 7.14609 1.78652
单个样本检验
检验值 = 52
t df Sig.(双
侧) 均值差
值
差分的 95% 置信
区间
下限上限
hoursweek 3.918 15 .001 7.00000 3.1921 10.8079
P值0.001<0.05，因此拒绝原假设。
均值差值7，说明知名会计事务
所每周平均工作时间（59）与原假设中的指定值52的差。
结果呈现方式：
均值M 标准差SD Hoursweek
59.0
7.15**
在知名会计师事务所的雇员（M=59.0，SD=7.15）每周工作时间显著多于52个小时的全国平均水平，t(15)=3.92, p<0.05, d=0.98
98
.015
.77d ===标准差差样本均值与总体均值之。
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。
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。
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用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者：邀月来源：博客园发布时间：2010-10-14 00:13 阅读：305 次原文链接[收藏]
在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。
今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。
看例子：
例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？
分析：此检验的假设是：
H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。
H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。
打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断：
1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。
2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。
应该接受零假设(假设H0)。
这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。
实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。
再看一个更有趣的例子。
例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？
同上，打开SPSS,读入数据，结果：
从结果中判断：
t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。
可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。
附件：
CH6参检1小学生400米v提高
CH6参检1小学生400米v提高B。