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？
1 打开SPSS软件，定义变量。

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 test
4 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continue
7 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 for Equality of Variances 方差齐性检验）F=3.115，P=0.93，认为两样本来
差异有统自的总体方差齐。

T检验中t=3.18，P=0.005。

按α=0.05水准拒绝H
0，
计学意义。

可认为新药组的降压效果优于常规药。

2017/06/06于深圳
随时交流：ammomeng@。

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。

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是一款非常常用的统计分析软件，它适用于不同领域的全部用户。

SPSS统计软件不仅可以完成数据录入、数据清洗等简单操作，还可以完成数据分析、数据挖掘等复杂的操作。

在进行SPSS两独立样本t检验之前，我们需要了解两个样本的数据情况以及两组数据是否满足t检验的前提条件。

两独立样本t检验的前提条件为：1. 两样本各自服从正态分布。

2. 两样本方差相等（方差齐性）。

下面我们来看一下SPSS两独立样本t检验的结果解析。

首先，我们要在SPSS中输入两组数据，造成数据如下：组别得分组1 85、90、88、75、92、80组2 85、95、75、70、88、82第一步打开SPSS软件后，点击运行拦，然后选择“t检验单样本均数的文件”，进入t检验对话框。

第二步在t检验对话框中选择两独立样本t检验选项。

在窗口中，输入变量对，也就是需要比较的两组数据的变量名。

在本例中，变量对为“得分”和“组别”。

第三步在t检验对话框的“选项”标签页中，选择检验方向和置信区间。

选择一个置信度，通常选择95%或99%。

第四步点击“确定”按钮运行SPSS两独立样本t检验。

运行完成后，我们将获得以下输出：【IMG】输出的表格中包含了两个主要的部分：汇总信息（Summary Information）和检验结果（Test Results）。

检验结果中包括统计量（t值）、自由度（df）和p值。

这些统计量可以用来决定是否拒绝零假设，即两个样本的均值相等。

在本例中，t=1.025，df=10，p=0.325。

根据p值大于0.05，我们不能拒绝零假设，即两组样本的均值可能是相等的。

因为本数据的p值大于0.05，在这个置信度下，我们不能否定零假设，即不能得出两组数据的平均值不同。

因此，可以根据结果推断，“得分”在两个组别之间没有显著差异。

综上述，我们已经学会了如何进行SPSS两独立样本t检验，以及如何解析结果。

在SPSS中使用两独立样本t检验可以让我们更快、更方便地了解两个样本的差异，这对于许多研究者来说非常相关。

根据相关文献,进行双样本T检验SPSS操作步骤

根据相关文献，进行双样本T检验SPSS
操作步骤
双样本T检验是一种常用的统计方法，用于比较两组独立样本
的均值是否存在显著差异。

下面是使用SPSS进行双样本T检验的
操作步骤：
1. 导入数据：在SPSS软件中打开数据文件，确保包含两组独
立样本的变量。

2. 设定分组：将两组样本分别指定为不同的组别，在SPSS中
使用“Variable View”界面进行设置。

确保组别变量的取值分别对应
两组样本。

4. 设置变量：在弹出的“Independent-Samples T Test”对话框中，将需要比较的变量移至“Test Variables”框中。

同时，在“Grouping Variable”框中选择之前设定的组别变量。

5. 设置选项：可以根据需要，在对话框中选择一些额外的选项。

例如，可以指定显著性水平、置信区间等。

6. 运行分析：点击“OK”按钮，SPSS将自动执行双样本T检验
并生成结果。

7. 解读结果：查看SPSS输出结果中的统计量和显著性水平。

一般情况下，我们关注的是均值差异是否显著，即显著性水平是否
小于设定的显著性水平（通常为0.05或0.01）。

请注意，进行双样本T检验前需要满足一些基本假设，如两组
样本来自正态分布总体、具有相同的方差等。

在解读结果时，应考
虑是否满足这些假设。

以上是根据相关文献进行双样本T检验SPSS操作的基本步骤，希望对你有帮助！。

用SPSS进行T检验

用SPSS进行T检验什么是T检验？T检验是统计学中的常用方法之一，用于检验两组样本的均值是否有显著差异。

它是通过计算样本的t值来确定两组样本均值差异是否显著。

因此，如果两组样本的t值越大，则它们之间的差异就越明显。

在进行T检验之前，我们首先需要明确两组样本是否满足正态分布的要求。

如果样本呈正态分布，则我们可以使用独立样本T检验或配对样本T检验进行检验。

如果不符合正态分布条件，我们需要使用非参数检验方法，例如Wilcoxon符号秩检验或Mann-Whitney U检验。

如何用SPSS进行T检验？下面我们将演示如何使用SPSS进行独立样本T检验和配对样本T检验。

独立样本T检验独立样本T检验用于检验两个独立样本的均值是否有差异。

例如，我们想知道男性和女性在身高上是否有显著差异，则可以使用独立样本T检验来验证。

我们使用一个示例数据集来展示如何进行独立样本T检验。

该数据集包含两组样本：一组是男子的身高，另一组是女子的身高。

在SPSS中，我们可以按照以下步骤进行独立样本T检验：1.打开SPSS软件并载入数据集。

2.单击菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“比较均值”（CompareMeans），再选“独立样本T检验”（Independent-Samples T Test）。

3.在“独立样本T检验”对话框中，将男性身高和女性身高变量分别放到“变量1”和“变量2”框中。

4.点击“OK”按钮，SPSS将自动计算并输出T检验的结果和描述性统计数据。

下面是一个示例的SPSS的输出：执行男子控制女子均值174.609 161.164标准差 6.971 6.098标准误差均值 1.760 1.53595% CI（下限）171.023 158.126T 17.915df 38Sig。

（双尾）.000T检验结果显示，在本例中，男性和女性的身高之间存在显著差异。

T值为17.915，df值为38，Sig值小于0.05，表明这两组数据的差异不是由于随机因素导致的，而是由于不同的性别所导致的。

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检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。

二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。

例如，我们对男性和女性的身高进行比较。

我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。

这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。

数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。

三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。

确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。

2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。

3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。

点击“确定”。

4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。

同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。

四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。

通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。

如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。

反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。

2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。

均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。

t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。

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。

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。

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。

两组独立样本T检验

两组独立样本T检验
两独立样本T检验-SPSS步骤详解
1）首先确认是否为相互独立，没有任何关系的两组数据（如何确认）。

2）确定样本量：
（1）样本量N≥30，默认为大样本（有的要求为N≥50）进行方差齐性分析，方差齐采用两独立样本T检验，方差不齐采用秩和检验。

（2）如样本量N<30，为小样本，首先应进行各组资料正态性分布分析，如为正态分布，进行方差分析，方差齐，进行独立样本T检验，方差不齐，采用秩和检验；
如为非正态分布，采用秩和检验。

3）如确定应采用两独立样本T检验，则按照以下步骤进行分析，以两组患者收缩压水平为例，首先在SPSS“变量视图”（variable view）中对变量进行命名，可修改变量类型，定义变量宽度（即数字长度）等
随后调整到“数据视图（data view）”，录入数据
随后在上方菜单栏“分析（Analyze）”找到“比较均值（Compare Means）”，找到“独立
样本T检验（Independent Sample T Test）”，得到以下对话框：
将变量收缩压选入“检验变量”，分组情况选入“分组变量”，点击“定义组”，得到以下对话框：
定义组1为“1”，定义组2为“2”，点击继续，并点击“独立样本T检验”对话框（即上一对话框）中的“确定”，得到以下数据：
1组均值±标准差为126.25±12.45，2组均值±标准差为168.75±16.25
一般不确定数据方向，应检测双尾P值（Sig-two tail）=0.000，P<0.05,组间差异有统计学意义。

当确定2组数据一定大于1组时（即数据方向一定），可选用单尾P值，否则选用双尾P 值。

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：

spss教程：两独立样本t检验

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）
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
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。

两独立样本T检验SPSS操作详解

两独立样本T检验SPSS操作详解以下是步骤详解：1.打开SPSS软件，并导入数据文件。

在“文件”菜单中选择“打开”选项，浏览并选择你的数据文件，并点击“打开”。

数据文件需要包含两组要比较的两个变量。

2.选择菜单中的“分析”选项，然后选择“比较均值”子选项，再选择“独立样本T检验”。

3.在弹出的独立样本T检验对话框中，将你要比较的两个变量移动到变量框中。

其中一个变量移动到“依赖变量”框中，另一个变量移动到“提取组变量”框中。

4.点击“定义组”按钮，在出现的对话框中输入两个组的编号，并点击“添加”按钮。

然后关闭“定义组”对话框。

5.在独立样本T检验对话框中，确定其他参数，如显著性水平（默认为0.05）和描述统计量选项。

6.点击“确定”按钮运行分析。

SPSS将计算出两组的均值、标准差、样本大小等统计量，并给出T值、自由度和显著性水平。

7.分析结果将显示在输出窗口的“独立样本T检验”表中。

主要关注的结果包括均值差异、T值、自由度和显著性水平。

8.可以根据需要导出分析结果。

在输出窗口中选择你感兴趣的表格或图表，然后在菜单中选择“文件”选项，再选择“另存为”选项，将分析结果保存为你想要的格式。

需要注意的是，在进行两独立样本T检验之前，要确保数据满足T检验的假设：两组样本是独立的、来自正态分布总体和方差齐性。

如不满足这些假设，可以考虑使用非参数检验或进行数据转换。

此外，对于SPSS软件的具体操作细节可能会因软件版本而有些差异，但基本的步骤和参数设置是相同的。

以上就是两独立样本T检验SPSS操作的详解。

通过SPSS软件进行数据分析可以更方便地得到结果，并为研究者提供科学依据。

4.2.2 两独立样本T检验_spss统计分析标准教程_[共3页]

第4章假设检验·109·下面简单介绍各设置界面的参数选项的含义。

在图4-5中：如果选入了多个检验变量，它们都将对同一个总体均值进行检验；检验值，用于指定待检验的总体均值，默认为0。

在图4-6中，置信区间，用于指定样本均值与总体均值之差的置信区间，默认为95%。

关于缺失值的处理方式，有如下两种选择。

按分析顺序排除个案：若选入了多个待检验变量，在检验某个变量时，只忽略当前变量中含缺失值的记录，因此每个变量所用的记录数可能不一样。

默认选项，能够充分地利用原始数据。

按列表排除个案：只要一个变量含缺失值，则在所有分析中忽略这个记录。

3．结果分析在图4-5中，单击“确定”按钮运行，PASW 输出窗口的分析表格如图4-7所示。

图4-7 检验结果“单个样本统计量”表格给出了关于样本的几个统计特征：样本量（N ）、均值等。

“单个样本检验”表格给出了T 检验的结果，包括检验的总体均值（100）、t 统计量（2.676）等信息。

本例的双测Sig 值为0.014<0.05，故而认为在0.05的显著性水平下，抽查重量与100g 有显著的差异，也就是以95%的概率接受产品重量不等于100g 的结论。

但是，在0.01的显著性水平下（0.014>0.01），认为抽查重量与100g 无显著差异，即不能以99%的概率否认产品重量等于100g 的结论。

4.2.2 两独立样本T 检验在实际生活经常遇到这样的问题，如比较一组工人在培训前后生产效率有无明显改进、某种药品对男性和女性的作用是否有区别等，这些问题涉及到两个总体之间的均值比较，这时，可以通过检验两个变量之间均值的差值是否为零来比较两总体的均值。

这种情况下，采用的检验方法称为两样本均值t 检验。

根据所选两样本的不同情况，可以把问题分为两类：一类是两样本的样本容量相同；另一类是两样本的样本容量不同。

根据已知信息的不同，又可以分为总体方差已知或总体方差未知两种情况。

SPSS中，进行两独立样本T检验

SPSS中，进⾏两独⽴样本T检验•两独⽴样本T检验的⽬的是利⽤来⾃两个正态总体的独⽴样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。

区别于配对样本T检验，独⽴样本T检验是来⾃两个独⽴样本，或者被同⼀样本数据的⼆分类变量分配的两个样本；配对样本是同⼀样本数据，不同环境。

⼀、验证两独⽴样本数据是否符合正态分布（分析-描述统计-探索），若不符合对数据进⾏处理，若符合进⾏第⼆步；关注正态分布结果：（1）单样本的K-S检验是⽤来检验⼀个数据的观测经验分布是否是已知的理论分布。

当两者间的差距很⼩时，推断该样本取⾃已知的理论分布。

作为零假设的理论分布⼀般是⼀维连续分布 F（如正态分布、均匀分布、指数分布等），有时也⽤于离散分布（如Poisson分布）。

即H0：总体X 服从某种⼀维连续分布 F。

检验统计量为：（2）Shapiro—Wilk检验法是S.S.Shapiro与M.B.Wilk提出⽤顺序统计量W来检验分布的正态性。

统计量：H0：总体服从正态分布（3）两种检验的选择：•样本量⼩于2000时看shapiro-wilk的检验结果，精度⾼。

•kolmogorov-smimov适合⼤样本，⼀般⼤于2000。

•对于此两种检验，如果P值⼤于0.05，没有理由说样本数据不服从正态分布。

•由下表得出结论：三国样本数据中，⽂官和武将两类数据均服从正态分布，可以进⾏两独⽴样本T检验⼆、分析-⽐较均值-两独⽴样本T检验；选项-置信⽔平；定义组-输⼊分类数据；三、输出结果；第⼀步：下表可以看出，⽂官和武将之间武⼒的样本平均值很⼤的差距。

通过假设检验应推断这种差异是抽样误差造成的还是系统性的。

第⼆步：First，两总体⽅差是否相等的F检验。

这⾥，该检验的F统计量的观测值为42.595，对应的概率P-值为0.000。

在0.05显著性⽔平下，由于概率P-值⼩于0.05，可以认为两总体的⽅差有显著差异，即两总体⽅差是不相等的。

原假设：⽅差相等。

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。

统计学SPSS两个独立样本T检验实验报告

六、成
绩
七、指导教师
附件一、
月份汽油价格 1月份
2月份
组统计量
N
均值
标准差均值的标准‎ 误
20
1.1775
.03076‎
.00688‎
20
1.1640
.04616‎
.01032‎
附件二、
方差方程的‎ Leven‎e 检验
F Sig.
t
汽油价格
等
假设方差相‎ 等假设方差不‎ 相
《统计学》实验分析报‎ 告
‎ ‎
实验完成者‎ 学号
一、实验名称二、实验目的
三、实验步骤
四、实验结果及
分析
题五、自评及问
班级 2013 级‎ 班实验时间 2015 年‎ 6 月 5 日假设检验——两独立样本‎ T检验 1、能够熟练使‎ 用SPSS‎ 进行两个彼‎此独立的来‎自正态分布‎总体的样本‎ 的T 检验，并能对实验‎结果进行分‎ 析； 2、掌握利用来‎自两个总体‎的独立样本‎，推断两个总‎体的均值是‎否存在显著‎差异的方法‎ ； 3、进一步熟悉‎ SPSS 软‎ 件的应用。 1、打开 SPS‎ S，选择输入变‎ 量； 2、定义变量，输入数据。①点击“变量视图”定义变量工‎ 作表，用“name” 命令定义变‎ 量“汽油价格”；②变量“月份”，1 月份赋值‎ 为“1”，2 月份赋值‎ 为“2”；③点击“数据视图”，按顺序将汽‎油价格输入‎，同时在月份‎中输入对应‎ 的月份 3、设置分析变‎量。数据输入完‎ 后，点菜单栏：“分析” →“比较均值” → “独立样本 T‎ 检验（T）”，将“汽油价格”移到检验变‎量列表中进‎ 行分析，将“月份”移到分组变‎量列表中进‎ 行分析，定义组：1 月份为“1”，2 月份为“2”；置信区间为‎ 95%，点击确定。附件一：组统计量表‎，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 F 值‎(F)t 值(t)、自由度(df)、 P 值(Sig.双尾)、均值差值、差值的 95‎ %可信区间等‎ 。通过 F 检验‎ ，得出概率 p‎ =0.100 大于‎ 0.05，所以不能拒‎绝原假设，即认为两总‎体方差相等‎ ；再经 t 检验‎ ，得出概率 0‎ .283 大于‎ 0.05，所以不能拒‎绝原假设，即认为方差‎ 相等，故：假说：“该地区 1 月‎ 份和 2 月份‎的汽油价格‎存在较大的‎ 变动”成立。掌握了两独‎ 立样本 t检‎验的基本原‎ 理和sps‎ s实现方法‎ ，熟悉 SPS‎ S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‎ 。

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。