SPSS单个样本T检验实验报告(一)

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。

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。

统计学2——SPSS软件的参数检验与非参数检验班级学号姓名日期实验目的（1）熟悉单样本t检验。

（2）熟悉两独立样本t检验。

（3）熟悉两配对样本t检验。

（4）熟悉总体分布的卡方检验。

实验内容（1）SPSS的单样本t检验操作。

（2）SPSS的两独立样本t检验。

（3）SPSS的两配对样本t检验。

（4）SPSS的总体分布的卡方检验。

实验过程（1）SPSS的单样本t检验操作。

（2）SPSS的两独立样本t检验。

（3）SPSS的两配对样本t检验。

（4）SPSS的总体分布的卡方检验。

DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT.T-TEST/TESTVAL=0.8/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x5678_1/CRITERIA=CI(.95).T检验T-TEST/TESTVAL=0.8/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x10_1/CRITERIA=CI(.95).T检验GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\LocalSettings\Temp\Rar$DI02.829\商品房购买意向调查模拟数据.sav'. DATASET NAME 数据集2 WINDOW=FRONT.T-TEST GROUPS=t2(1 2)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=t10_1/CRITERIA=CI(.95).T检验独立样本检验DATASET ACTIVATE 数据集1.T-TEST GROUPS=x13(1.5)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=x5678_1/CRITERIA=CI(.95).T检验DATASET ACTIVATE 数据集2.GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\Local Settings\Temp\Rar$DI67.032\减肥茶.sav'. DATASET NAME 数据集3 WINDOW=FRONT.T-TEST PAIRS=hcq WITH hch (PAIRED)/CRITERIA=CI(.9500)/MISSING=ANALYSIS.T检验DATASET ACTIVATE 数据集1.GETFILE='C:\Documents and Settings\admin\Local Settings\Temp\Rar$DI10.7860\心脏病猝死.sav'. DATASET NAME 数据集4 WINDOW=FRONT.NPAR TESTS/CHISQUARE=rq/EXPECTED=2.8 1 1 1 1 1 1/MISSING ANALYSIS.NPar 检验卡方检验频率实验心得。

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。

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。

单样本t检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟开展一项健康调查，在开展该研究之前，他想了解所招募的40名研究对象的体重指数BMI是否具有代表性。

根据既往研究报道，目标人群的BMI 均值为24kg/m²。

该研究者想知道他招募的研究对象的BMI均值是否也为24kg/m²。

部分数据图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者拟分析样本均值与总体均值是否不同，即判断招募研究对象的BMI均值与总体人群BMI均值24之间是否有差异。

针对这种情况，可以使用单样本t 检验，但需要先满足4项假设：假设1：观测变量为连续变量，如本研究中的BMI为连续变量。

假设2：观测值相互独立，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰作用。

假设3：观测变量不存在显著的异常值。

假设4：观测变量接近正态分布。

假设1和假设2取决于研究设计和数据类型，本研究数据符合假设1和假设2。

那么应该如何检验假设3和假设4，并进行单样本t检验呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：观测变量不存在显著的异常值在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，在Explore对话框中，将变量BMI选入Dependent List。

在Display模块内点击Plots。

如图2。

图2 Explore点击Plots，出现Explore: Plots对话框，保留Boxplots内系统默认选项Factor levels together，在Descriptive内取消选择Stem-and-leaf，在下方勾选Normality plots with tests。

点击Continue→OK。

如图3。

图3 Explore: Plots经上述操作，SPSS输出箱式图，研究者可根据箱式图判断数据中是否存在异常值。

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。

实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验步骤第1步数据导入；打开“EG5-2城市和农村学生心理素质测试得分.sav”第2步确定要进行T检验的变量；选择Analyze→ Compare Means →Independent-Samples ，选择“p”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。

第4步确定分组变量；选择变量“group”作为分组变量，将其移入下图中的“Grouping variable”文本框中，并定义分组的变量值：Group1—1，Group2—2。

三、结果及分析两独立样本T检验的基本描述统计量分析：1、根据结果，方差齐性检验的p值为0.791，大于0.05，故应接受原假设。

2、因为方差相等，两独立样本T检验的结果应该看两独立样本T检验结果报中的Equal variances assumed”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（2-tailed））为0.07，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值大于0.05，故接受原假设假设,即认为两样本的均值是相等的，在本题中，不能认为两组的成绩有显著性差异。

实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握配对样本T检验（Paired Samples Test），用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。

二、实验步骤第1步数据组织；打开“EG5-1学生培训前后心理测试得分.sav”第2步确定配对分析的变量选择Analyze→ Compare Means →Paired-Samples T Test，将变量“before”和“after”添加到“Paired Variables”框中，作为一对分析的配对变量三、结果及分析分析：表“paired samples test”显示，学生培训前后的平均成绩相差 -0.158，平均成绩差值的标准差为1.5048，差值标准差的标准误为0.4344.在置信水平为95%时平均值差值的置信区间为-1.114~0.798。

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。