SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析
SPSS06均值比较与T检验
例子：
检验男女雇员现工资是否有显著性差异。 分析变量的简单描述统计 G r o up S量 i st i c s tat
Current Salary Gender Female Male N 216 258 Mean $26031.92 $41441.78 Std. Deviation $7,558.02 $19,499.21 Std. Error Mean $514.26 $1,213.97
Current Salary
Equal variances assumed Equal variances not assumed
F 119.669
Sig. .000
t -10.945 -11.688
df 472 344.262
有29名13岁男生的身高、体重、肺活量数据。试分析身高大 于等于155厘米的与身高小于155厘米的两组男生的体重和肺 活量均值是否有显著性差异。data06-03数据 分组描述统计量
12岁男孩身高
t 1.032
df 119
T检验：
x 0 t sx
Max(v1 , v 2 ) F Min(v1 , v 2 )
，
方差齐性检验：
方差齐时使用公式 ：
t Sc
x1 x2 1 1 n1 n2
Sc是合并方差 ：
Sc
( x1 x1 ) 2 ( x2 x2 ) 2 n1 n2 2
身高 年龄 10 11 12 13 Total Mean 1.4488 1.5209 1.6129 1.5900 1.5259 N 8 11 7 1 27
N 13 14 27
a
b
相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身 高随年龄的增长呈线性关系？如果解决这样的问题， 只建立一个控制层就不够了。应该考虑，选择身高h 作为因变量，分类变量age作为第一层控制变量，sex 为第二层控制变量。两个分类变量分别放在两层中， 且使用选择项。
SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图
我们首首先来看一一个表格：
!!!
图6
这个表格一一般是流行行病学调研类文文章必备的表格了，上面面分为了“control”组 和“PCOS”组（不用用去管它是什么意思……）和后面面的P value，然后最下面面有 写明，数据除非非有特殊说明，都是用用均值±标准差的形式来表示示的。 需要特殊说明的是，一一般情况下，两组数据有统计学上的差异，就是后面面的 那个P值要小小于0.05~当然我们会看到“<0.01”的情况，那样表示示数据差异非非
在曲线的两侧，得分就高高。然
后我们还要关注的就是参数估
计值了，有一一个常数为1.203
和b1为0.151，而而我们的方方程
!!线性的，即:y=0.151*x +1.203
2.分析→相关→双变量
!
!图!!!!!!!!!!! 2-‐1
3.进入入之后选择要分析的两组数据：IR和年龄，pearson：矩阵相关系数，
参数方方法（属于系统默认方方法），剩下的两个均为非非参数方方法，自自行行补脑使
!! 用用。然后下面面的双侧（尾）检验也是系统默认的。
图!!!!!!!!!!! 2-‐2
!一.均值比较
(一).单样本t检验（one sample t test）
主要用于样本均数和已知总体均数的比较，还可以计算相应的描述性统 计计量及样本数据和总体均数只差的95%的可信区间。（当然你也可以做 75%，99%的可信区间，你也可以自己设置，95%和99%的可信区间比较常 用） 95%的可信区间：如该图1左侧的红色范围，是代表了数据的2.5%到97.5%的 内容。
! 图1-‐8 图1-‐9
的数值，就是均值差值（Mean Difference），首首先均值差值是否在95%的可
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。
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。
SPSS课件第四章 均值比较与T检验
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
进行均值比较及检验的过程
MEANS 过程 T test 过程 单一样本T检验 独立样本的T检验
配对样本的T检验
单因素方差分析
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
一、定量资料基本分析过程（MEANS过程）
MEANS过程用于定量资料的统计分析，可
计算21种统计量，还可以进行单向方差分析。 当观测量按一个分类变量分组时，MEANS过 程可以进行分组计算。例如要计算学生的平 均身高，SEX变量把学生按性别分为男、女
CHILD.sav数据文件在SP11DATA文件夹下
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
练习题
在治疗肝癌的药物研究中，为了提高治疗药物在靶器官— 肝脏的浓度，降低在非靶器官如心脏的浓度，行2×3×2 析因设计，即设置3个因素，第一个因素是药物 （“drug”），有2个水平，分别为“丝裂酶素+高分子物 质+磁性物质”（实验组=1）和“丝裂酶素”（对照组 =2）；第二个因素是时间（“time”），有3个水平，分别 为给药后15min（=1）、30min(=2)和60min（=3）；第 三个因素器官（“organ”），有2个水平，分别是心脏 （=1）和肝脏（=2）。将60只小鼠随机分为12组（即 2*3*2种组合），每组5只,即重复的例数为5。观察指标 （反应变量）为组织中丝裂酶素的浓度（ug/g），结果见 表8-1和数据文件“factorial_1”。
差别等也会造成一定的偏差，使样本统计量SS统计软件应用
温有锋
均值比较的概念
由此可以得出这样的认识：
均值不相等的两个样本不一定来自均值不同
的总体。 能否用样本均数估计总体均数，两个变量均 数接近的样本是否来自均值相同的总体？换 句话说，两个样本某变量均值不同，其差异 是否具有统计意义，能否说明总体差异？这 是各种研究工作中经常提出的问题。这就要 进行均值比较。
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 均值的比较与检验
三、应用举例
例5－5－1，某轮胎厂的质量分析报告中说明，该厂某轮胎的平均寿命在 一定的载重负荷与正常行驶条件下会大于25000公里。平均轮胎寿命的公里数 近似服从正态分布。现对该厂该种轮胎抽出一容量为15的样本，试验结果得样 本均值为27000公里。能否做出结论：该厂产品与申报的质量标准相符？数据 如下（e5-5-2.sav)
z ~ t (n 1) sz / n
在显著水平α下， 双侧检验的H0拒绝区域为： | t | t (n 1)
2
二、配对样本T检验功能与应用
配对样本T检验是进行配对样本均数的比较。执行该过程， SPSS显示：
每个变量的均数、标准差、标准误和样本含量；
每对变量的相关系数；
每对变量的均数的差值、差值的标准误和可信区间； 检验每对变量均数的差值是否来自总体均数为0 的t检验结果。 三、应用举例 例5-5-4 ：(e5-5-5.sav)
设总体X服从正态分布N(μ,σ2),其中σ2未知。从中抽出子样 （x1,x2,…,xn),现要检验假设H0： μ＝ μ0，H1： μ≠ μ0，其中μ0为已知 常数。 x μ0 其中S为子样标准差。 通常σ是未知： T
s / n 1
若H0成立，则统计量T服从自由度为n-1的t分布。对于给定的α， 由t分布表可查得临界值t α/2(n-1), 使 P{|T|>t α/2(n-1)}= α 如果算得T的值t落入其拒绝域|t|>t α/2(n-1)内，则拒绝H0；否则 不能拒绝H0。 二、单样本T检验的功能与应用
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。
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单个样本T检验实验报告(一)
3、综上，第一批元件不符合质量要求，第二、三批元件符合质量要求。
五、自评及问题
掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩
七、指导教师
田劲松
附件一、
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
第一批元件样本电阻值
15
.14值
20
.14115
.003249
.000726
第三批元件样本电阻值
30
.13907
.004495
.000821
附件二、
单个样本检验
检验值= 0.14
4、检验值为0.14，置信区间默认为95%，点击确定。
四、实验结果及分析
附件一：单个样本统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误；
附件二：单个样本检验表，给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间
1、附件二——单个样本检验表中，第一批元件样本双尾T检验的显著性概率（Sig.(双侧)）, Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。
差分的95%置信区间
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
下限
上限
第一批元件样本电阻值
2.898
14
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。
第5章-SPSS均值比较、T检验和方差分析
本例中大于相伴概率0.461，大于显著水 平0.05，不能拒绝方差相等的假设，可 以认为两个学校学生数学成绩方差无显 著差异；
在方差相等时看T检验结果，T检验值等 于相伴概率0.423，大于显著水平0.05,不 能拒绝T检验的零假设，可以认为两个学 校学生数学平均成绩无显著差异。
多重比较
3个组之间的相伴概率都小于显著水平0.05， 说明3个组之间都存在显著差别
作业3 方差分析
某百货公司的营销部根据不同家庭的价 值观细分了女性服装市场，分为保守型 、传统型和潮流型，另外调查了不同类 型家庭收入，见下表（单位：千元）。 能否推断出不同类型的家庭的收入是否 存在明显不同？
保守型家庭收入
一、Means过程
Means过程是按用户指定条件，对样本进 行分组计算均值和标准差。
计算公式：
n
x1i
x1
i 1
n
例1
以下是某个班同学的数学成绩，比较不同性别 同学的数学成绩平均值和方差。
性别 male female
数学 99 79 59 89 79 89 99 88 54 56 23 70 80 67
作业
一家企业生产某种产品，随机抽取50 名工人，分成两个组，每组25名工人， 用A方法生产所需时间：
6.8
5
7.9
5.2
7.6
6.1
6.2
7.1
4.6
6
6.4
6.1
6.6
7.7
6.4
5
5.9
5.2
6.5
7.4
7.1
6.1
5
6.3
7
作业
用B方法生产所需时间：
5.2
6.7
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。
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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。
其实方差不相等，并不代表不符合正太分布，也不能够说有显著的差异，方差不相同，说明曲线的偏离程度不同而已。