spss操作独立样本T检验模板
(完整word版)单独样本T检验1
大连市住房建设规划中明确提出：到2010年大连市市内四区常住人口的住房条件要达到人均居住建筑面积30平方米的目标。试根据此调查数据，判断大连市市内四区家庭的现住房面积是否已达到人均30平方米的建设目标，如果没有达到目标，计算距离目标还有多大差距。
《SPSS）》实验报告
开课：年月 日
姓 名
成 绩
年级专业
学 号
课程名称
实验名称
实验小组成员
指导教师
教 师 评 语
教师签名：
年月日
※为全面了解大连市市内四区常住人口的住房现状和需求情况，在大连市政府统一组织和市国土资源和房屋管理局牵头协调下，国家统计局大连调查队从2006年4月份至9月初，历时5个月完成了大连市市内四区居民住房状况及需求的调查工作并获取了相关问题的第一手数据资料。
三、实验结果
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
家庭人均建筑面积
6952
30.5490
24.52867
.29418
单个样本检验
检验值= 30t源自dfSig.(双侧)均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
家庭人均建筑面积
1.866
6951
.062
.54896
-.0277
1.1256
根据上表结果可知，该市家庭人均建筑面积均值为30.5490，其中sig为0.062大于0.05所以该人均建筑面积为30的假设成立。所以已经达成了目标。
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。
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独立样本T检验
例题
比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同？（提示：需考虑方差齐性问题）
分析步骤：
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“单因素ANOVA检验”——>因变量列表置为电阻——>因子置为类别——>选项——>选中方差齐性检验
图1 单因素ANOVA检验
图2 统计
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“独立样本T检验”——>检验变量置为电阻——>单击定义组——>填入A批、B批——>单击“确定”
图3 独立样本T检验结果展示：
表4：独立样本检验
结果分析：
假设A,B两批电阻相互独立且均服从正态分布。
H0：u1-u2＝0，两批电阻器材的电阻相同
H1：u1-u2≠0，两批电阻器材的电阻不相同
1、查看表4莱文方差等同性检验（levene），假定等方差（显著性为0.435>0.05，代表方差是齐性的），我们看第一行数据。
t检验结果显示，t=1.648，v=12，P=0.125>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
2、查看表4莱文方差等同性检验（levene），不假定等方差，我们看第二行数据。
t’检验结果显示，t=1.648，v=10.671，P=0.129>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
独立样本T检验SPSS操作步骤
独立样本T检验SPSS操作
例如：男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步：点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步：出现如下界面，将“学业自我效能感”选入检验变量，将“性别”选入分组变量。
第三步：点击“定义组”，在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”，“组2”文本框中填入
“2”（因为数据中“1”代表男生，“2”代表女生），然后点击“继续”。
第四步：点击“确定”，出现得到T检验的结果。
第五步：分析结果。
第一张表的名字叫组统计量，实际上这个性别就是男性组和女性组，即按照不同的组别进行分组。
统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。
一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的，均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态，标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。
男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义，我们还需要继续考察独立样本T检验的表。
假设方差相等，看F和F对应的显著性水平，要看显著性水平是不是小于0.05，判断方差是否齐性。
若这个数小于0.05，说明假设方差相等的可能性小
于0.05，小概率事件发生，拒绝原假设，即假设方
差不相等，看第二行的数据t和t对应的显著性水平。
如果方差齐性，也就是sig值大于0.05，就看第一
行的数据。
spss操作独立样本T检验模板
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：-6山地424 490 439 430 482 420 520 405 430 415 平原433 420 422 414 430 431 455 410 440 4161、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spss 22.0，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Kolmogorov-Smirnov(K)a Shapiro-Wilk统计df 显著性统计df 显著性山地.268 10 .041 .856 10 .069平原.146 10 .200*.945 10 .608*. 这是真正显著性的下限。
a. Lilliefors 显著性校正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：组统计地形数字平均值(E) 标准偏差标准误差平均值磷含量山地10 445.50 38.106 12.050 平原10 427.10 13.609 4.304独立样本检验列文方差相等性检验平均值相等性的t 检验F 显著性t自由度显著性（双尾）平均差标准误差差值差值的95%置信区间下限上限磷含量已假设方差齐性9.559 .006 1.438 18 .168 18.400 12.796 -8.482 45.282未假设方差齐性1.438 11.259 .178 18.400 12.796 -9.684 46.484根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验，F统计量的sig值0.006<0.05，否认方差相等的假设，认为方差不齐性，故参考第二行的t检验结果；第二行t检验的双侧sig=0.178>0.05，即可认为在0.05的显著性水平上，山地与平原土壤中磷含量是否没有有显著性差异。
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
********
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
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独立单样本t检验方法
SPSS独立单样本t检验方法（independent-samples t Test）又叫两样本t检验，
要将两组独立的数据进行差异性比较，这属于两样本t检验，这是实验中常用的一种检验方法，下面是基本操作方法。
以低浓度组与对照组比较为例进行说明：
操作步骤：
1.输入独立样本数据（变量1和变量2都可以做数据项）
2.选用程序
从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框，分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中，数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable
转入后，在定义组别，
点击Difine Groups…按钮，出现如下对话框，然后输入对应的组别号，在这个例子中，group1是用1来表示的，group2使用2表示的。
因此，分别输入1和2，再点击Continue按钮。
点击continue按钮后出现如下对话框，再点击OK，这样独立样本T检验程序定义完成。
3.结果分析
在第二步最后点击OK后，软件的分析结果就会出现，如下图，红框里就是要的数据。
经Levene’s方差齐性检验，F=4.655，而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的，就看两样本t检验的第一横列的值（也就是跟F同列的值）：t=1.353，P=0.193，按P=0.05水准，P>0.05,则两样本物显著性差异，P<0.05,有显著性差异，P<0.01时，两样本有极大差异。
如果F的P>0.5，则认为两样本总体方差不齐，则看第二横列的值，t检验的P值分析同上。
两独立样本T检验---SPSS操作详解
两独立样本T检验-SPSS操作详解为了解某一新药降血压的效果，将28名高血压患者随机分为实验组和对照组，实验组采用新药，对照组采用常规药，测得治疗前后的血压变化，问新药是否优于常规药？编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110变量1设置：name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药，2=常规药) 变量2设置：name-value , decimals-0 , label-血压下降值2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test4 将血压下降值调入test variables下矩形框5 将分组（group）调入grouping variable 下矩形框6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue7 options选项默认8 bootstrap选项默认9 单击OK 输出结果10 结果界面11 结果解释表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics表2表示两独立样本t检验结果，方差方程的levene检验（Levene’s Test forEquality of Variances 方差齐性检验）F=3.115，P=0.93，认为两样本来自的总体方差齐。
T检验中t=3.18，P=0.005。
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。
SPSS生物统计分析示例2-2样本t检验
SPSS统计分析示例
例二：
将20名某病患者随机分为两组，分别用甲乙两药治疗，测得治疗前后的血沉（mm/小时）如下表：
试分甲乙两药是否有疗效？两药疗效是否有差异？并用图或表对数据和结果进行描述。
1．对两种药物治疗效果比较的统计分析
（以下结果均使用SPSS统计软件获得）
（1）对甲药疗效做配对t检验：
治疗前后血沉值的差值的配对检验SPSS结果显示：t=5.237(df=9)，单侧检验P=0.001x2<0.01，结论甲药疗效极显著。
（2）对乙药疗效做配对t检验：
治疗前后血沉值的差值的配对检验SPSS结果显示：t=5.303(df=9)，单侧检验P<<0.01，结论乙药疗效极显著。
（3）对甲药、乙药的疗效做独立双样本的t-检验
由SPSS输出表可知：甲药、乙药给药后血沉差值样本数据满足方差齐性要求，t=-1.602(df=18)，双侧检验P=0.127>0.05，则两种药的疗效无显著差异。
汇总表
服药前服药后差值t
甲药mm/h (M±SD) 8.7±2.4 5.5±3.1 3.2±1.9 5.237**
乙药mm/h (M±SD) 9.6±1.8 4.6±2.0 5.0±3.0 5.303**
甲药与乙药比较 1.602 **:P<0.01。
SPSS统计分析教程-独立样本T检验
独立样本T检验
可见该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验，用丁判断两总体方差是否齐，这里的戒严结果为 F = 0.032 , p = 0.860 ,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，由丁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= 2.524 , v =22,
p=0.019。
从而最终的统计结论为按a =0.05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。
spss操作独立样本T检验模板.doc
spss操作独立样本T检验模板.doc一、独立样本T检验的基本概念独立样本T检验是指用于比较两个独立样本平均数是否有显著差异的统计方法。
其中，独立样本是指两组样本各自独立，互不干扰，不相关的情况。
例如，对于两组人员，第一组接受了药物治疗，第二组未接受药物治疗，比较两组人员的体重是否有差异。
在这个例子中，两组人员是独立的。
二、SPSS独立样本T检验的操作步骤（一）数据收集导入在进行独立样本T检验之前，需要先确定要对比的两组数据，并将数据收集起来。
将数据按不相同的组别（如服用药物和未服用药物）分别输入到SPSS中，分别为组别A和组别B。
（二）前期处理在开始分析之前，需要先做一些数据预处理工作，包括数据清洗、离群值检查和变量分布及可视化统计分析等。
（三）执行独立样本T检验1. 打开SPSS，依次选择"分析"-"比较均值"-"独立样本T检验"。
2. 将需要检验的变量（如体重）拖到"测试变量列表中"栏位中。
3. 选择独立样本的两个组别（如A组和B组），将其拖到独立样本列表（"样本1"和"样本2"）中。
4. 选择置信度（Confidence Interval）和显著性水平（Significance Level）。
5. 点击"OK"，等待SPSS自动为我们生成结果。
（四）检验结果解释SPSS生成的独立样本T检验结果包括了三个表格，分别是"平均数和标准误"、"独立样本T检验"和"效应大小"。
1. "平均数和标准误"表格：这个表格显示了每一组别数据的均值（Mean）和标准误（Standard Error），同时还包括组别的样本量（N）和方差（Variance）等信息。
2. "独立样本T检验"表格：这个表格包含了检验结果的详细信息，包括了统计学指标（如t值和P值）、置信区间（Confidence Interval）和自由度（Degrees of Freedom）等信息。
SPSS软件单个样本样品、两个独立样本样品和两个配对样本样品T检验的应用
表3
单个样本统计量 N 太空种子直径 10 均值 9.4640 标准差 .71787 均值的标准误 .22701
表3 表4太空种子直径T检验结果
单个样本检验 检验值 = 8.86 差分的 95% 置信区间 t 太空种子直径 2.661 df 9 Sig.(双侧) .026 均值差值 .60400 下限 .0905 上限 1.1175
2 S12 S 2 )2 n n2 f 21 S S2 ( 1 )2 ( 2 ) n1 n 2 n1 n2
(
⑶计算检验统计量观测值和概率 P-值。 该步的目的是计算 F 统计量和 t 统计量的观测值以及相应的概率 P-值。SPSS 将自动依 据单因素方差分析的方法计算 F 统计量和概率 P-值，并自动将两组样本的均值、样本数、 抽样分布方差等代入式③中，计算出 t 统计量的观测值和对应的概率 P-值。 ⑷给定显著性水平 ，并作出决策。 第一步，利用 F 检验判断两总体的方差是否相等，并据此决定抽样分布方差和自语度 的计算方法和计算结果。如果 F 检验统计量的概率 P-值小于显著想水平 ，则应拒绝原假 设，认为两总体方差没有显著差异，应选择式②和式③计算出的结果：反之，若果概率 P值大于显著性水平 则不应拒绝原假设，认为两总体方差无显著差异。 第二步，体用 t 检验判断两总体均值是否存在显著差异。如果 t 检验统计量的概率 P-值 小于显著性水平 ，则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著性差异；反之，如果概率 P值大于显著性水平 ，则不应拒绝原假设，认为两总体均值无显著差异。 3.两独立样本 T 检验的应用举例：某种物料施加保润剂木糖醇 1%，对照为加等量的水，问 木糖醇是否能提高物料含水率？样品数量不相等
推断某种植物种子平均直径是 8.87mm。由于该问题设计的是单个总体，且要进行总体 均值比较，同时植物种子平均直径总体可近似认为服从正态分布，因此，可采用单样本 T 检验来进行分析。 SPSS 单样本 T 检验的基本操作步骤是： ⑴spss 输入数据和参数名称：
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）。
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。
SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析
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。
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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著性差异。
( 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spss，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 2
⑵方差齐性(可偏不齐，即(T 1 / (T 2 <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，故满足正态分布
*.
a. Lilliefors 显著性校正
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:
⑵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:
根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验，F统计量的sig值＜,否认方差相等的假设，认为方差不齐性，故参考第二行的t检验结果；
第二行t检验的双侧sig=＞，即可认为在的显著性水平上，山地与平原土壤中磷含量。