北京*****电气技术有限公司
产品出厂检验报告
I n s p e c t i o n & T e s t i n g R e p o r t HJA/JL008-08 检验员： 复核： Inspector: Review: 订货单位 Buyer 合同编号 Contract No. 检验日期 Date
产品名称 Product Description
规格型号 Type 出厂编号 Code
一 般 检 查
General Inspection
结构装置 Structure 金属件及紧固件 Metal parts and Fastening 表面涂层 Surface Coating 铭牌标志 Plate 符合图纸要求 （是） （否） 牢固 （是） （否） 均匀 （是） （否） 齐全 （是） （否） 元器件布置 Component Arrangement 元器件质量 Component Quality 接地装置 Earthing Device 接地电阻 Earthing Resistance
符合图纸要求 （是） （否） 进厂检验单、合格证 （是） （否） 有 （是）
（否）
导线截面 Wire Cross Section 过门接地连线 Door to door earthing connection 电气间隙和爬电距离 Electrical gap & Creepage distance
符合图纸要求 （是） （否） 有 （是） （否） 电气间隙：>15mm Electrical gap >15 爬电距离：>20mm Creepage distance >20
绝缘电阻测试 ( ZC-7型兆欧表 )
Insulation Resistance Testing(ZC-7 Megohm meter)
主电路与地
Main circuit and ground >200M Ω （是） （否） 主电路各相之间 Phases in between of main circuit >200M Ω （是） （否） 信号端与主电路 Signal terminal and main circuit >200M Ω （是） （否） 信号端与地
Signal terminal and ground >200M Ω （是） （否） 通电操作及介电强度测试
Electrification Operation and Bielectric Strength Testing
测试设备： DST-1多功能实验台 Testing Device: DST-1 Muti-purpose Testing Deck 制造厂： 天津电气传动设计研究所 Manufacturer: Tianjin Electric Drive Design Institute 通电操作试验 Operational Testing 按原理图接线，进行通电操作试验，操作次数5次： 正常 （是） Wiring according to diagram,Operational testing for 5 times: （否）
介电强度试验（2.5KV/50Hz 1min ）应无击穿闪络
Dielectric strength Testing
主电路与地 Main Circuit and ground 主电路各相之间 Phases in between of Main Circuit
试验结果 Testing result 备 注 Note 绝缘监测时PLC 应与主回路断开
《统计学》实验分析报告 实验完成者 罗雪清 班级 2014级1班 学号 201406240122 实验时间 2016 年5月12 日 一、实验名称 假设检验——两个独立样本T检验 二、实验目的 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； 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、运用SPSS分析检验。 三、实验步骤 1、打开SPSS，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。
四、实验结果及分析 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。 五、自评及问题 1、掌握了两个独立样本T检验的基本原理和运用SPSS分析检验； 2、熟悉SPSS软件操作和方法； 3、通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据； 4、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 附件一、 附件二、
两独立样本T检验 目的：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。 检验前提： 样本来自的总体应服从或近似服从正态分布； 两样本相互独立，样本数可以不等。 两独立样本T检验的基本步骤： 提出假设 原假设H_0：μ_1-μ_2=0 备择假设H_1：μ_1-μ_2≠0 建立检验统计量 如果两样本来自的总体分别服从N(μ_1,σ_1^2 )和N(μ_2,σ_2^2 )，则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为μ_1-μ_2、方差为σ_12^2的正态分布。 第一种情况：当两总体方差未知且相等时，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，为：s^2=((n_1-1) s_1^2+(n_2-1) s_2^2)/(n_1+n_2-2) 则两样本均值差的估计方差为： σ_12^2=s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) 构建的两独立样本T检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√(s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) ) 此时，T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。 第二种情况：当两总体方差未知且不相等时，两样本均值差的估计方差为： σ_12^2=(s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 构建的两独立样本T检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 ) 此时，T统计量服从修正自由度的t分布，自由度为： f= ((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )^2/(((s_1^2)/n_1 )^2/n_1 +((s_2^2)/n_2 )^2/n_2 ) 可见，两总体方差是否相等是决定t统计量的关键。所以在进行T检验之前，要先检验两总体方差是否相等。SPSS中使用方差齐性检验（Levene F检验）判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。 三、计算检验统计量的观测值和p值 将样本数据代入，计算出t统计量的观测值和对应的概率p值。 四、在给定显著性水平上，做出决策 首先，利用F统计量判断两总体方差是否相等，Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05时，有充分理由拒绝原假设，说明方差不齐；否则，两样本方差无显著性差异。 其次，将设定的显著性水平α与检验统计量的p值比较，如果t统计量的p值小于α，落入拒绝域内，则我们有充分理由拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异。 SPSS实现过程： 菜单：Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test Test Variable(s)：待检验的变量（一般是定距或定序变量） Grouping Variable ：分组变量（只能比较两个样本）
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、4 222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。
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 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
spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据
Sig=0.000 差异显著
独立样本t检验（两组数据） Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同
成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test
单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)
Factor （因素）1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值？＜0.05（差异显著）若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor （固定因素） Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects（主因素） Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)
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：
单一样本的T检验 如果已知总体均数，进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T 检验。在SPSS中，单一样本的T检验由“One-Sample T Test”过程来完成。 [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛，进行了9个小区的实验，其防治效果为： 95%，92%，88%，92%，93%，95%，89%，98%，92% 与原用农药的防治效果90%比较，分析其效果是否高于原用农药。该数据保存在“DATA4-2．SA V”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4-4所示。或者打开需要分析的数据文件“DATA4-2．SA V”。 图4-4 数据窗口 2）启动分析过程 在SPSS主菜单选中“Analyze→Compare Means→One-Sample T Test”，打开单一样本T 检验主对话框，如图4-5。 图4-5 单一样本T检验变量选择窗 3）设置分析变量 设置检验变量：从左边的变量列表中选中“防治效果”变量后，点击中部的右拉按钮后，这个变量就进入到检验分析“Test Variable（s）：”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分析。 输入检验值：在“Test Variable（s）”输入栏里，输入用于比较检验的均值：在本例中为90。 4）设置其他参数 单击“Options”按钮，打开设置检验的置信度和缺失值对话框。
在“Confidence Interval ：”框输入置信度水平，系统默认为95%。 在“Missing Values”栏里选择缺失值处理方式： 5）提交执行 输入完成后，在过程主窗口中单击“OK”按钮，SPSS 输出分析结果如表4-3和表4-4。 6）结果与分析 表4-3 单一样本的统计量列表 One-Sample Statistics Test Value ＝ 90 95% Confidence Interval of the Difference t df Sig ．（2-tailed ）Mean Difference Lower Upper 防治效果 2.596 8 ．032 2.6667 ．29755.0359 表4-4 均值的检验结果 One-Sample Test 在表4-4中，各项的意义分别为：t T 统计量；df 自由度；Sig （2-ailed ）双尾T 检验的显著性概率；Mean Difference 检验值和实际值的差；95%Confidence Interval of the Difference 具有95%置信度的范围。
t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对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。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。 F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOV A)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOV A）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据（repeated measurement data），对该类资料不能应用随机区组设计的两因素方差分析进行处理，需用重复测量数据的方差分析。 方差分析的条件之一为方差齐，即各总体方差相等。因此在方差分析之前，应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验（test for homogeneity of variance）推断各总体方差是否相等。本节将介绍多个样本的方差齐性检验，本法由Bartlett于1937年提出，称Bartlett 法。该检验方法所计算的统计量服从分布。
独立样本的T检验 对于相互独立的两个来自正态总体的样本，利用独立样本的T检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS中，独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。 实例 在有小麦丛矮病的麦田里，调查了13株病株和11株健株的植株高度，分析健株高度是否高于病株。其调查数据如下： 健株 26．0 32．4 37．3 37．3 43．2 47．3 51．8 55．8 57．8 64．0 65.3 病株 16．7 19．8 19．8 23．3 23．4 25．0 36．0 37．3 41．4 41．7 45．7 48．2 57.8 该数据保存在“DATA4-3．SA V”文件中，变量格式如图4-6，状态变量中：1表示病株，2表示健株。 图4-6 1）准备分析数据 在数据编辑窗口输入分析的数据，如图4-6所示。或者打开需要分析的数据文件“DATA4-3．SA V”。 2）启动分析过程 在主菜单选中“Analyze”中的“Compare Means”，在下拉菜单中选中“Independent -Sample T Test”命令。出现图4-7设置对话框。。 图4-7 独立样本T检验窗口 3）设置分析变量
从“Test Variable（s）：”从左边的变量列表中选中变量后，点击右拉按钮后，这个变量就进入到检验分析“Test Variable（s）：”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个。本例选择“小麦丛矮病[株高]”。 “Grouping Variable（s）：”栏是分组变量栏。从左边的变量列表中选中分组变量后，按 右拉按钮，这个变量就进入到“Grouping Variable（s）：”框里。本例选择“状态”变量。 “Define Groups”按钮是定义分组变量的分组值。当该按钮可用时，出现图4-8对话框。 图4-8 定义分组值对话框 如果分组变量是离散型数值变量应选择“Use specified values”项，该项下面的“Group 1”和“Group 2”栏用于输入分组 变量值；字符型数据输入相应分组字符。若分组变量是连续型变量，应选择“Cut point”项，分组变量会按该项输入值分为大于和小于两组。 本例选择“Use specified values”项，在“Group 1”栏输入1；在“Group 2”栏输入2。按“Continue”按钮退回上一级对话框。 4）设置其他参数 点击“Options”按钮，打开设置检验的置信度和缺失值对话框。在“Confidence Interval：”框输入置信度水平，系统默认为95%；“Missing Values”框里的“Exclude cases analysis by analysis”栏，是只排除分析变量为缺失值的选择项，“Exclude cases listwise”是排除任何含有缺失值的选择项。 5）提交执行 输入完成后，在过程主窗口中单击“OK”按钮，SPSS输出分析结果如表4-5和表4-6。 6）结果与分析 结果 表4-5 分组统计量列表 Group Statistics 表4-6 独立样本的检验结果 Independent Samples Test
MINITAB 协助白皮书 本书包括一系列文章，解释了 Minitab 统计人员为制定在 Minitab 统计软件的“协助”中使用的方法和数据检查所开展的研究。 单样本 t 检验 概述 单样本 t 检验用于估计检验过程的平均值并将该平均值与目标值进行比较。该检验操作起来 比较可靠，因为当样本大小适中时，它对正态性假设极不敏感。根据大多数统计教材中的内容，单样本 t 检验和平均值的 t 置信区间适合任何大小为 30 或以上的样本。 在本文中，我们介绍了对这个针对至少 30 个样本单位的一般规则进行评估的模拟方法。我们的模拟重点关注非正态性对单样本 t 检验产生的影响。我们也希望评估异常数据对检验结果 的影响。 根据我们的研究，“协助”会自动对您的数据进行以下检查并在“报告卡”中显示研究结果：?异常数据 ?正态性（样本量是否足够大，因此正态性不是问题？） ?样本量 有关单样本 t 检验方法的一般信息，请参见 Arnold (1990), Casella and Berger (1990), Moore and McCabe (1993), and Srivastava (1958)。 注意：本文中的研究结果也适用于“协助”中的配对 t 检验，因为配对 t 检验对配对差异样本应用单样本 t 检验方法。 https://www.doczj.com/doc/d51397091.html,
数据检查 异常数据 异常数据是非常大或非常小的数据值，也称为异常值。异常数据会对分析结果产生巨大的影响。当样本量较小时，异常数据会影响发现具有重要统计意义的结果的概率。异常数据可以表明数据收集问题，或者由您正在研究的过程的异常表现产生的问题。这些数据点往往值得研究，应尽可能予以更正。 目标 我们想要制定一种方法来检查相对于总体样本而言，非常大或非常小的数据值，这可能会影响分析的结果。 方法 我们制定了一种方法，用于根据 Hoaglin, Iglewicz, and Tukey (1986) 所述的方法检查异 常数据，以确定箱线图中的异常值。 结果 如果某个数据点超出分布范围下限或上限 1.5 倍的四分位范围，“协助”将该数据点识别为 异常数据点。上、下四分位数分别是数据的第 25 个和第 75 个百分位数。四分位范围是两个四分位数之间的差异。即使有多个异常值，这种方法也能正常使用，因为它可以检测到每一个具体的异常值。 当检查异常数据时，单样本检验的“协助报告卡”会显示以下状态指标： 没有异常数据点。 至少有一个异常数据点，可能会影响检验结果。 正态性 单样本 t 检验根据总体呈正态分布的假设推导出来。幸运的是，当样本量足够大时，即使数 据不呈正态分布，此方法也同样有效。 目标 我们想要确定非正态性对检验的 I 类和 II 类错误的影响，以提供有关样本量和正态性的指南。
独立样本的T检验 （independent-samples T Test） 对于相互独立的两个来自正态总体的样本，利用独立样本的T 检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS 中，独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。 例：双语教师的英语水平有高低之分，他们（她们）所教的学生对双语教学的态度是否有显著差异？ 例题分析： ——研究目的：寻找差异 ——自变量：双语教师的英语水平（ordinal data等级变量），有两个水平：；level1低水平，level2 高水平 ——因变量：学生的双语教学态度（interval data等距变量） SPSS操作步骤 ·Analyze→Compare Means→Independent Samples T Test ·Click the 双语教学态度to the column of “Test Variable(s)” and the 教师英语水平分组to the column of “Grouping variable” ·Click the button of “Define Groups…” and put the group numbers “1” and “3” into Group 1 and Group 2, and “Continue” back, then “OK”.
结果在论文中的呈现方式 独立样本T检验结果显示，双语教师的英语水平不同，其所教学生对双语教学的态度有显著差异（t=-3,249, df=72, p<0.05）。双语教师英语水平较低所教的学生，他们对双语教学态度的得分也显著低于英语水平较高的双语教师所教的学生（MD=-0.65）。这可能是因为…… 练习：文科生和理科生对双语教学的态度是否有显著差异？ 配对样本T检验（Paired-samples T Test） 配对样本T检验，用于检验两个相关的样本（配对资料）是否来自具有相同均值的总体。 例：本次调查中，学生对自己英语能力水平和英语知识水平的评价之间是否有显著差异？ 例题分析： ——研究目的：寻找差异 ——自变量：学生的评价对象（norminal data定类数据）,有两个水平：level1对自身英语能力水平的评价，level2对自身英语知识水平的评价。 ——因变量：学生自身英语能力和知识的评价分数
来料检验程序文件(doc 14页)
1.目的: 为了使供方提供的原材料、半成品及客供品符合本公司的品质要求，特制定本程序。 2.范围: 适用于一切原材料及外发加工配件、客供品的来料检验。 3.权责 3.1 品管部：制定或收集整理检验标准；来料检验统计分析；外发加工配件 及客供品检验并做标识。 3.2 货仓：核对来料的品名、规格/货号、颜色、数量以及办理入库手续， 不合格品隔离。 3.3 采购部和品管部：对供方和外发加工商的不合格品进行协调处理。 3.4 生产部：积极配合品管部对来料的测试。 4.定义 4.1 免检：A、指化学物品，只能在生产中发现品质异常的物品。 B、客人提供的贴纸商标，直接由客人负责。 4.2 紧急放行：因生产急需来不及检验而直接发往生产的原材料、配件、半 成品。 4.3 供方：指本公司的原材料供方和外发供方的合称。 5.作业内容 5.1 作业流程图（见附件一） 5.2 原材料暂收免检。若生产部门发现来料异常时，必须用《内部联络单》
形式向品管部门反映，IQC跟踪并填写“检验报告”。 5.3 纸箱由收货员核对箱唛，套盒由生产部检查，若有问题向采购部反映， IQC免检。 5.4IQC接“送货单”复印件后根据《质量检验基准书》、图纸及样品作为检验 依据，对进入本公司货物进行检验。具体接受水准参见《抽样法》 5.5IQC检验判定物料合格后，标识状态（物料标识卡），仓管员办理入库手续。 IQC检验判定不合格，品管部及时开出《退货单》给仓库办理退货手续。当物料急用和顾客指定加工商的物料(如:挂镀类,咭纸,咭盒),由品管部挑选组直接进行挑选.合格的入库,不合格的写来料检验报告,并开《退货单》给仓库退货. 5.6IQC检验物料必要时，对来料作性能测试，并填写《拉伸测试记录表》、《拉 力测试记录表》和试装配。 5.7检验产品的标识 5.7.1 合格品用白色“物料标识卡”并盖有“IQC检验蓝色合格章”。 5.7.2 不合格品用白色“物料标识卡”并盖有“IQC检验红色拒收章”。 5.7.3 紧急放行是QC接上级通知在物料标识纸上备注栏填写“免检”。 5.8 IQC检查物料后，填写日报表和检验报告，检验报告并传真给供应商， 必要时需供应商回复不良现象的原因，挑选组应填写每日“来料全检日报表”。 6. 相关文件 6.1 《抽样法》 6.2 《仓库管理程序》
独立样本T检验的步骤 步骤1：生成变量 1.打开SPSS。 2.点击变量视图标签。 在SPSS中生成四个变量，一个是不同微课形式的组别，将变量命名为微课形式，另外三个分别是记忆测验、匹配测验和迁移测验的分数，变量各自命名为记忆测验、匹配测验和迁移测验。 3. 在数据视图窗口的前四行分别输入四个变量的名称。 4.为变量微课形式建立变量标签，1=“实验组”，2=“对照组”。
步骤2：输入数据 1.点击数据视图标签。变量微课形式、记忆测验、匹配测验和迁移测验出现在数据视图窗口的前四列。（微课形式一列中的1代表实验组，对照组的分数粘贴于实验组的下方，第一列数值为2） 2.输入每个参与者四个变量的数据。如第一行为组别和学生的三组测试成绩，数值为1、0.72、0.86、0.67。依次输入78位参与者的数据。如已做好Excel 表格，则可直接复制粘贴，注意粘贴顺序。 步骤3：分析数据 1.从菜单栏中选择分析——比较均值——独立样本T检验。
打开独立样本T检验对话框，变量微课形式、记忆测验、匹配测验和迁移测验出现在对话框的左边。 2.选择因变量记忆测验分数、匹配测验分数和迁移测验分数，点击向右箭头按钮，把变量移到“检验变量”框。 3.选择自变量微课形式，点击向右箭头按钮，把变量移到“分组变量”框中。 在分组变量框中，变量右侧括号内出现两个问号，它们分别表示样本的实验组和对照组（也就是1，2），这些数字需要通过点击“定义组”来输入。
4.点击“定义组”。 5.定义组对话框打开，在组1（表示实验组）的右边输入1，组2（表示对照组）输入2。 6.点击“继续”。 7.点击“确定”。
定量分析之两独立样本T检验 (2007-04-01 22:26:38) 由输出结果可以看出： 样本中区域编号为1（即苏南地区）的城市有5个。其地区生产总值的平均值为1928.3540亿元，标准差为1059.98148，均值标准误差为474.03813。人均GDP的平均值为40953.40元，标准差为13391.301，均值标准误差为5988.772。 样本中区域编号为2（即苏中地区）的城市有3个。其地区生产总值的平均值为906.4633 亿元，标准差为279.86759，均值标准误差为161.58163。人均GDP的平均值为15726.33元，标准差为1673.922，均值标准误差为966.440。 由输出结果可以看到： 对于地区生产总值来说，F值为2.574，相伴概率为0.160，大于显著性水平0.05，不能拒绝方差相等的假设，可以认为苏南和苏中的地区生产总值方差无显著差异；然后看方差相等
时T检验的结果，T统计量的相伴概率为0.167，大于显著性水平0.05，不能拒绝T检验的零假设，也就是说，苏南和苏中两个地区城市生产总值平均值不存在显著差异。另外从样本的均值差的95%置信区间看，区间跨0，这也说明两个地区生城市生产总值的平均值无显著差异。 对于人均GDP来说，F值为24.266，相伴概率为0.003，小于显著性水平0.05，拒绝方差相等的假设，可以认为苏南和苏中地区城市人均GDP方差存在显著差异；然后看方差不相等时T检验的结果，T统计量的相伴概率为0.013小于显著性水平0.05，拒绝T检验的零假设，也就是说，苏南和苏中两个地区城市人均GDP平均值存在显著差异。另外从样本的均值差的95%置信区间看，区间没有跨0，这也说明两个地区城市人均GDP平均值存在显著差异。
两个独立样本t检验分析步骤： 1.如图，进入两个样本t检验的分析。 2.将检验变量选到对应的框内。如图。 3.定义两个总体的标识值。如图。
Group Statistics 282521.725812.17539.22907168 26.7165 18.96748 1.46337 户口状况本市户口外地户口 人均面积 N Mean Std. Deviation Std. E rror Mean Independent Samples Test 65.469 .000 -4.9682991.000-4.99069 1.00466-6.96057-3.02080-3.369 175.278 .001 -4.99069 1.48119 -7.91396 -2.06742 Equal variances assumed Equal variances not assumed 人均面积 F Sig.Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Low er Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means 分析： 上表即是分析结果的呈现。 从上表可以看出， 1. 总体方差的检验F 对应的概率P-为0.00小于显著性水平a=0.05。所以，两总体方差有显著性差异。 2. 、由于从上一步得出，两总体方差有显著差异。所以，在 栏目中要看第二行。 在第二行中，t 统计量对应的双尾概率p-值为0.001小于显著性差异a=0.05。因此，两总体的均值有显著差异，即
两独立样本T 检验 目的：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。 检验前提： 样本来自的总体应服从或近似服从正态分布； 两样本相互独立，样本数可以不等。 两独立样本T 检验的基本步骤： 提出假设 原假设H_0:「1-「2=0 备择假设H_1:叮-卩_2工0 建立检验统计量 如果两样本来自的总体分别服从N(^_1,c_1A2)和N(「2, q_2A2),则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为Q-匸2、方差为c_12A2的正态分布。 第一种情况:当两总体方差未知且相等时，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，为: sA2=((n_1-1) s_1A2+(n_2-1) s_2A2)/(n_1+n_2-2) 则两样本均值差的估计方差为: c_12A2=sA2 (1/n_1 +1/n_2 ) 构建的两独立样本T检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?-x ?_2/ V (sA2 (1/n_1 +1/n_2 )) 此时，T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。 第二种情况:当两总体方差未知且不相等时，两样本均值差的估计方差 为: (T _12A2=(s_1A2)/n_1 +(s_2八2)/n_2
构建的两独立样本T 检验的统计量为： t= ((x_1 ) ?x ?_2)/ V ((s_1A2)/n_1 +(s_2A2)/n_2 ) 此时，T 统计量服从修正自由度的t 分布，自由度为： f= ((s_1A2)/n_1 +(s_2A2)/n_2 )A2/(((s_1A2)/n_1 )A2/n_1 +((s_2A2)/n_2 )A2/n_2 ) 可见，两总体方差是否相等是决定t 统计量的关键。所以在进行T 检验之前，要先检验两总体方差是否相等。SPS芽使用方差齐性检验(Levene F检 验)判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。 三、计算检验统计量的观测值和p 值 将样本数据代入，计算出t 统计量的观测值和对应的概率p 值。 四、在给定显著性水平上，做出决策 首先，利用F统计量判断两总体方差是否相等，Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05 时，有充分理由拒绝原假设，说明方差不齐；否则，两样本方差无显著性差异。 其次，将设定的显著性水平a与检验统计量的p值比较，如果t统计量的p 值小于a,落入拒绝域内，则我们有充分理由拒绝原假设，认为两总体均值有显著差异。 SPSS实现过程： 菜单：Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test Test Variable(s):待检验的变量(一般是定距或定序变量) Grouping Variable ：分组变量(只能比较两个样本) 结果中比较有用的值：方差齐次性检验F统计量对应的P值和方差相等或 不相等T统计量对应的P值。 例：利用pkustedu.sav 数据，检验不同性别学生的平均月生活费是否存在差异。 扩展案例：
独立样本T检验 要求被比较的两个样本彼此独立，既没有配对关系，要求两个样本均来自正态分布，要求均值是对于检验有意义的描述统计量。 例如：男性和女性的工资均值比较 分析——比较均值——独立样本T检验。 分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺活量均值之间是否有显着性差异。
基本信息的描述 方差齐次性检验（详见下面第二个例题）和T检验的计算结果。从sig（双侧）栏数据可以看出，无论两组体重还是肺活量，方差均是齐的，均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。 体重T检验结果，sig(双侧)=0.000，小于0.01，拒绝原假设。两组均值之差的99%上、下限均为正值，也说明两组体重均值之差与0的差异显着。由此可以得出结论，按身高155.0分组的两组体重均值差异，在统计学上高度显着。 肺活量T检验的结果，sig（双侧）=0.018，大于0.01,。两组均值之差的上下限为一个正值，一个负值，也说明差值的99%上下限与0的差异不显着。由此可以得出结论，按身高155.0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显着，均值差异是由抽样误差引起的。 以性别作为分组变量，比较当前工资salary变量的均值 方差齐性检验（levene检验）结果，F值为119.669，显着性概率为p<0.001,因此结论是两组方差差异显着，及方差不齐。在下面的T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行的
数据作为本例的T检验的结果数据，另一航是假设方差相等的T检验的据算数据，不取这个结果。 T的值 sig 两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9. 差值的标准误为1318.40 差分的95%的置信区间在-18003~-12816之间，不包括0，也说明两组均值之差与0有显着差异。 结论：从T 检验的P的值为0.000<0.01，和均值之差值的95%置信区间不包括0都能得出，女雇员现工资明显低于男雇员，茶差异有统计学意义。
1.目的: 为了使供方提供的原材料、半成品及客供品符合本公司的品质要求，特制定本程序。 2.范围: 适用于一切原材料及外发加工配件、客供品的来料检验。 3.权责 3.1 品管部：制定或收集整理检验标准；来料检验统计分析；外发加工配件 及客供品检验并做标识。 3.2 货仓：核对来料的品名、规格/货号、颜色、数量以及办理入库手续， 不合格品隔离。 3.3 采购部和品管部：对供方和外发加工商的不合格品进行协调处理。 3.4 生产部：积极配合品管部对来料的测试。 4.定义 4.1 免检：A、指化学物品，只能在生产中发现品质异常的物品。 B、客人提供的贴纸商标，直接由客人负责。 4.2 紧急放行：因生产急需来不及检验而直接发往生产的原材料、配件、半 成品。 4.3 供方：指本公司的原材料供方和外发供方的合称。 5.作业内容 5.1 作业流程图（见附件一） 5.2 原材料暂收免检。若生产部门发现来料异常时，必须用《内部联络单》
形式向品管部门反映，IQC跟踪并填写“检验报告”。 5.3 纸箱由收货员核对箱唛，套盒由生产部检查，若有问题向采购部反映， IQC免检。 5.4IQC接“送货单”复印件后根据《质量检验基准书》、图纸及样品作为检 验依据，对进入本公司货物进行检验。具体接受水准参见《抽样法》 5.5IQC检验判定物料合格后，标识状态（物料标识卡），仓管员办理入库手 续。IQC检验判定不合格，品管部及时开出《退货单》给仓库办理退货手续。当物料急用和顾客指定加工商的物料(如:挂镀类,咭纸,咭盒),由品管部挑选组直接进行挑选.合格的入库,不合格的写来料检验报告,并开《退货单》给仓库退货. 5.6IQC检验物料必要时，对来料作性能测试，并填写《拉伸测试记录表》、 《拉力测试记录表》和试装配。 5.7检验产品的标识 5.7.1 合格品用白色“物料标识卡”并盖有“IQC检验蓝色合格章”。 5.7.2 不合格品用白色“物料标识卡”并盖有“IQC检验红色拒收章”。 5.7.3 紧急放行是QC接上级通知在物料标识纸上备注栏填写“免检”。 5.8 IQC检查物料后，填写日报表和检验报告，检验报告并传真给供应商， 必要时需供应商回复不良现象的原因，挑选组应填写每日“来料全检日报表”。 6. 相关文件 6.1 《抽样法》 6.2 《仓库管理程序》
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。