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依据调查问卷，进行单样本T检验SPSS
操作步骤
本文档将介绍如何使用SPSS进行单样本T检验，以便根据调查问卷数据进行统计分析。
步骤一：准备数据
1. 打开SPSS软件并导入数据文件。
2. 确保数据文件中包含了需要分析的目标变量。
步骤二：进行单样本T检验
1. 点击菜单栏中的"分析（Analyse）"选项。
3. 将目标变量拖动到"因变量"栏中，并将参照组变量（在这里通常是一个常数）拖动到"因子"栏中。
4. 点击"确定（OK）"按钮。
步骤三：查看结果
1. 在SPSS输出窗口中，查找单样本T检验的结果。
2. 结果中将显示均值、标准误差、95%置信区间、T值和P值
等统计信息。
请注意，进行单样本T检验前需要确保数据满足一些前提条件，例如正态分布和同方差性。
如果数据不满足这些条件，可能需要使
用非参数测试方法进行分析。
以上是依据调查问卷进行单样本T检验的SPSS操作步骤。
希
望本文档能够帮助您进行统计分析。
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。
T检验的应用和注意事项（附图SPSS操作）（1）是定性还是定量资料？上表目的是反映迷走神经刺激后LHA的反映，可见是定性分析，而不是考查精确的神经元个数（全部个数一定不是以上的数目）处理：兴奋性，抑制性，无反应，三个水平是有序的，应该用秩和检验若无有序性，可用卡方检验和FISHER精确切线法。
（2）正态性上表安慰组合健脾组可见均值与方差基本相等，考虑可能为偏态分布。
处理：转换后符合正态分布和方差齐性，可用T检验。
（3）方差齐性上表示两组间的方差差异大，考虑方差不齐。
处理：应用t’检验（4）样本量当样本量n<60(总样本),总体均数未知时用t检验。
SPSS操作（1）正态性检验：SPSS操作示例SPSS中有很多操作可以进行正态检验，在此只介绍最主要和最全面最方便的操作：1、工具栏--分析—描述性统计—探索性2、选择要分析的变量，选入因变量框内，然后点选图表，设置输出茎叶图和直方图，选择输出正态性检验图表，注意显示（Display）要选择双项（Both）。
3、Output结果（1）Descriptives：描述中有峰度系数和偏度系数，根据上述判断标准，数据不符合正态分布。
S k=0，K u=0时，分布呈正态，Sk>0时，分布呈正偏态，Sk<0时，分布呈负偏态，时，Ku>0曲线比较陡峭，Ku<0时曲线比较平坦。
由此可判断本数据分布为正偏态（朝左偏），较陡峭。
（2）Tests of Normality：D检验和W检验均显示数据不服从正态分布，当然在此，数据样本量为1000，应以W检验为准。
（3）直方图直方图验证了上述检验结果。
（4）此外还有茎叶图、P-P图、Q-Q图、箱式图等输出结果，不再赘述。
结果同样验证数据不符合正态分布。
（2）方差齐性在SPSS中，如果进行方差齐性检验呢？命令是什么？方差分析(Anaylsis of V ariance, ANOV A)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。
实验一t检验一、实验目的1、学会应用SPSS软件进行数据处理与分析；2、能够应用SPSS软件对相关数据作出t检验；3、掌握SPSS软件功能及正确分析结果的能力。
二、实验内容山羊的怀孕期平均为150天今测得12头波尔山羊的怀孕期（单位：天）分别为147、148、152、154、155、154、146、150、152、153、149、150，试检验所得样本的平均数与总体平均数150天有无显著差异。
三、实验步骤（一）、数据输入启动SPSS，单击【输入数据】，单击【确定】，打开数据编辑界面，然后点击【变量视图】，建立变量“怀孕期”，定义其类型、宽度、小数点后位数等。
在进入【数据视图】，在对应的变量名称下录入数据。
（二）、通过单样本K-S检验推断数据正态性，依次点击【分析→非参数检验→旧对话框→1-样本K-S】，将变量“怀孕期”选入【检验变量列表】，在检验分布中选择常规即正态分布，单击确定进行检验，由单样本Kolmogorov-Smirnov 检验表中结果n=12、z=0、533、p=0.939可知，数据服从正态分布。
（三）、操作过程依次单击【分析→比较均值→单样本t检验】，进入【单样本t检验】主对话框。
选中【变量待选框】中的“怀孕期”变量，将该变量选入【检验变量】选择框中，在【检验值】一栏输入待比较的总体平均数即已知山羊平均怀孕期“150”。
单击【选项】，在弹出的对话框中设置【置信区间百分比】，选择【缺失值】处理方式，本例直接单击【继续】，选择默认的95%置信区间与对缺失值按分析顺序排除个案，最后单击【确定】，运行。
四、结果解释本例运行后的出的输出结果如表（1）和表（2）所示。
表（1）显示了样本的描述性统计结果。
N 为样本含量，同时还给出了样本平均数、标准差、均值的标准误（对样本平均数分布离散程度的描述指标）。
表（2）给出了单样本t 检验的分析结果。
检验值即待比较的总体平均数，同时给出了检验统计量、自由度、P 值、样本平均数与待比较的总体平均数的差值、两平均数差值的95%置信区间。
单样本T检验(结果分析).doc
单样本T检验是用来检验两个样本样本之间的均值是否有差异的统计检验. 根据假设
检验的原理和抽样分布的特性，当样本容量大于30个，且服从正态分布时，可以使用双
样本T检验对两个样本进行统计检验；而当样本容量小于30个时，可以使用单样本T检
验对单个样本进行检验。
单样本T检验所使用的统计图是T检验备择假设检验，T检验备择假设检验的原假设
是样本的均值与某个值的差异没有显著性，备选假设是样本的均值与某个值的差异是显著的。
对于单样本T检验，当显著水平α=0.05时，当样本的均值与备选假设中的某个值的
差异超过参考值（即t值）时，则拒绝原假设，即认为其有显著性差异。
推测单样本T检验的结果分析，得出以下结论：
1.当统计量t≤参考值，则接受原假设，说明样本的均值与备选假设中的某个值的差
异没有显著性;
单样本T检验的实际应用是常用于评价一个样本的表现状况，了解其与外部参考值是
否具有显著差异，如评价某产品的性能、某医疗机构的服务质量等。
综上所述，单样本T检验的结果分析，当t≤参考值时，接受原假设，有显著性差异；而当t＞参考值时，则拒绝原假设，认为其没有显著性差异。
单样本T检验在检验一个样
本的表现状况时常用，可以了解与外部假设的差异是否具有显著性。
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。
