SPSS均值比较、T检验和方差分析

SPSS相关统计学指标SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计学软件，广泛用于社会科学领域的数据分析和统计建模。

在SPSS中，有很多常用的统计学指标可以用来描述和解释数据。

本文将介绍一些常见的SPSS相关统计学指标。

1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的数值总和除以数据个数的结果。

通过计算平均数，可以了解数据的中心趋势。

2. 中位数（Median）：中位数将一组数据按照大小排序，然后取中间位置的数值作为中位数。

对于偏态数据集，中位数通常更适合表示数据的中心位置。

3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。

众数可以用来表示数据的最常见取值。

4. 标准差（Standard Deviation）：标准差是一组数据的离散程度的度量指标。

标准差越大，表示数据的离散程度越大。

5. 方差（Variance）：方差是一组数据的离散程度的度量指标，计算方法为每个数据值与平均数之差的平方的平均数。

6. 百分位数（Percentiles）：百分位数将一组数据从小到大排序后，按百分比划分数据的位置。

例如，第50百分位数即为中位数。

7. 四分位数（Quartiles）：四分位数将一组数据从小到大排序后，将数据划分为四个等份。

第一四分位数将数据划分为25%、第二四分位数为50%（即中位数）、第三四分位数为75%。

8. 偏态（Skewness）：偏态用来衡量数据分布的对称性。

正偏态表示数据右偏，负偏态表示数据左偏。

9. 峰度（Kurtosis）：峰度用来衡量数据分布的峰态或尖锐程度。

正峰度表示数据分布比较尖锐，负峰度表示数据分布比较平坦。

10. 相关系数（Correlation coefficient）：相关系数衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。

相关系数的取值范围为-1到1，绝对值越接近1表示关系越强。

11. 回归系数（Regression coefficient）：对于回归分析，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。

SPSS数据的参数检验和方差分析参数检验和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。

本文将详细介绍SPSS软件中如何进行参数检验和方差分析，并提供一个示例来说明具体的操作步骤。

参数检验（Parametric Tests）适用于已知总体分布类型的数据，通过比较样本数据与总体参数之间的差异，来判断样本数据是否与总体相符。

常见的参数检验包括：1. 单样本t检验（One-sample t-test）：用于比较一个样本的均值是否与总体均值相等。

2. 独立样本t检验（Independent samples t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否相等。

3. 配对样本t检验（Paired samples t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否相等。

4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。

接下来，将以一个具体的实例来说明SPSS软件中如何进行单样本t检验和卡方检验。

实例：假设我们有一个数据集，记录了一所学校不同班级学生的身高信息。

我们想要进行以下两种分析：1. 单样本t检验：假设我们想要检验学生身高平均值是否等于169cm（假设总体均值为169cm）。

步骤如下：b.选择“分析”菜单，然后选择“比较均值”下的“单样本t检验”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行t检验的变量（身高），并将值169输入到“测试值”框中。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成t检验的结果，包括样本均值、标准差、t值和p值。

2.卡方检验：假设我们想要检验学生身高与体重之间是否存在关联。

步骤如下：a.打开SPSS软件，并导入数据集。

b.选择“分析”菜单，然后选择“非参数检验”下的“卡方”。

c.在弹出的对话框中，选择需要进行卡方检验的两个变量（身高和体重）。

d.点击“确定”按钮，SPSS将生成卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和p值。

方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）用于比较两个或以上样本之间的均值差异。

SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系实习三连续变量的假设检验（t检验、方差分析及协方差分析）一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析三、协方差分析t检验的目的一、t检验推断两个总体均数是否相等假设检验的结论具有概率性。

当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（〈）当P>0.05，不拒绝H0时，有可能犯第二类错误（®）〈为事先指定的检验水平（一般取0.05），®未知；增大样本量n，可以同时减小〈和®。

一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（单样本t检验）例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。

某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。

问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.23.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.93.5 3.54.0 4.0SPSS 操作步骤： 变量说明：weight ：出生体重。

t 检 验已知的总体均数Sig：significance结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产男婴出生体重均数与正常男婴不同。

一、t检验（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较（两独立样本t检验）例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见数据文件p193.sav）。

问病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.572.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.762.55 2.91 2.85 2.71 2.64SPSS操作步骤：变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。

SPSS中的卡⽅检验、t检验和⽅差分析
⾸先要明⽩两个概念：
计数资料和计量资料
（1）计数资料⼜称为定性资料：是分类型的，统计每个类型有多少数量。

（2）计量资料⼜称为定量资料：⽐如年龄，是有具体的数值。

根据数据的类型，使⽤不同的⽅法：
（1）对于计量资料。

秩和检验在国内的⽂章中很少见到。

当数据只有两组进⾏对⽐的时候，使⽤t检验和⽅差分析都可以。

但是有两组或者两组以上的时候，使⽤⽅差检验。

（2）对于计数资料，使⽤卡⽅分析，卡⽅分析⽤于⽐较，不同组之间，不同数量是否有差异。

⽐如，⽐较两组，男⽣⼈数和⼥⽣⼈数是否有差距。

独⽴样本t检验：两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个样本来⾃的两独⽴总体的均值是否有显著差异进⾏推断；进⾏两独⽴样本t检验的条件是，两样本的总体相互独⽴且符合正态分布；
⽐如：A组和B组，⽐较A组⼈的⾝⾼和B组⼈的⾝⾼是否有差异。

配对样本t检验-：配对样本是指对同⼀样本进⾏两次测试所获得的两组数据，或对两个完全的样本在不同条件下进⾏测试所得到的两组数据；两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来⾃的两配对总体的均值是否有显著差异进⾏推断；两配对样本t检验的前提条件：两样本是配对的（数量⼀样，顺序不能变），服从正态分布。

⽐如：实验组A组中，实验前后，变化的对⽐。

SPSS数据的参数检验和方差分析SPSS软件是一种用于统计和数据分析的工具，它可以进行各种参数检验和方差分析。

本文将重点介绍SPSS中的参数检验和方差分析，并提供一些建议和注意事项。

参数检验是一种统计方法，用于确定一个或多个总体参数的真实值。

在SPSS中，可以使用各种统计方法进行参数检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

t检验是用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“比较均值”->“独立样本t检验”或“相关样本t检验”来执行t检验。

在进行t检验之前，需要确保数据符合正态分布和方差齐性的假设。

可以使用SPSS中的正态性检验和方差齐性检验来验证这些假设。

方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“方差”->“单因素方差分析”或“多因素方差分析”来执行方差分析。

在进行方差分析之前，同样需要检验正态性和方差齐性的假设。

在进行参数检验和方差分析时，还需确认是否使用方差分析的正确方法。

例如，如果有多个自变量，可能需要使用混合设计方差分析或多重方差分析等方法。

SPSS提供了多种不同的方差分析方法，可以根据具体研究设计选择适当的方法。

进行参数检验和方差分析时，还需要注意一些统计概念和报告结果的规范。

例如，结果中应包括样本均值、标准差、置信区间、显著性水平等信息。

此外，还应使用适当的图表和图形来展示数据和结果，以帮助读者更好地理解研究结果。

除了参数检验和方差分析，SPSS还可以进行其他类型的统计分析，例如相关分析、回归分析、因子分析等。

这些分析方法可以用来探索和描述数据之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系。

在使用SPSS进行数据分析时，还需注意数据的质量和准确性。

确保数据输入正确、完整，处理缺失值和异常值等。

此外，也需要根据研究目的和问题选择合适的统计方法，并理解相关假设和前提条件。

总之，SPSS是一种功能强大的统计和数据分析工具，在参数检验和方差分析方面提供了丰富的方法和功能。

SPSS数据分析的统计方法选择SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。

在进行数据分析时，选择合适的统计方法非常重要，因为不同的问题需要不同的统计方法来解决。

下面是一些常用的统计方法及其在SPSS中的应用。

1.描述统计：描述统计是对数据的基本特征进行汇总和整理的方法。

SPSS提供了丰富的描述统计方法，如变量的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、分位数等。

2.t检验：t检验用于比较两个群体均值是否有显著差异。

SPSS中提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方式来进行t检验。

3.方差分析：方差分析用于比较多个群体均值是否有显著差异。

SPSS 中的一元方差分析可以用于比较一个因变量在一个自变量有多个水平时的均值差异。

4. 相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。

在SPSS中，可以通过计算Pearson相关系数或Spearman等级相关系数来进行相关分析。

5.回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系和预测。

SPSS中提供了多种回归方法，包括线性回归、逐步回归、逐级回归等。

6.卡方检验：卡方检验用于检验观察频数与期望频数之间的差异。

SPSS中提供了卡方检验方法，包括卡方独立性检验和卡方拟合度检验。

7.方差分析：方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组均值的统计方法。

在SPSS中，可以进行一元方差分析或多元方差分析来评估组间差异的显著性。

8. 非参数检验：非参数检验用于在不满足正态分布假设的情况下比较群体差异。

SPSS中提供了一些非参数检验方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。

9.因素分析：因素分析用于降维和提取潜在变量。

在SPSS中，可以进行主成分分析或因子分析来研究变量之间的相关结构。

10.聚类分析：聚类分析用于将相似的个体或因素分组。

SPSS：数据分析3、T检验（TTest）⽅差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。

⽬录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、⽅差分析（ANOVA）5、卡⽅检验（Chi-square Test）6、灰⾊关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗⾥德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量⼿动测量、⾃动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有⽤性客观时间、数量、错误率、分数⾃变量不同的实验条件因素，研究的因素因变量不同的实验条件所影响的、要观测的因素连续数量值（preference）时间、数量、错误率------离散数量值（usability问卷打分等级数量值（usability）等级、排序变量类型Norminal Data 定类变量 | 变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。

问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题，⽽调查被访对象的“性别”，就是定类变量。

对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。

Ordinal Data 定序变量 | 变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。

问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题“教育程度“，以及态度量表题⽬等都是定序变量，定序变量的值之间可以⽐较⼤⼩，或者有强弱顺序，但两个值的差⼀般没有什么实际意义。

Interval Data 定距变量 | 变量的值之间可以⽐较⼤⼩，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。

有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每⽉平均收⼊”，都是定距变量。

Ratio Data 定⽐变量 | 有绝对0点，如质量，⾼度。

定⽐变量与定距变量在市场调查中⼀般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表⽰“没有”，仅仅是取值为0。

定⽐变量取值为“0”时，则表⽰“没有”。

第5章SPSS均值比较T检验和方差分析第5章主要介绍了SPSS软件中进行均值比较的方法，包括t检验和方差分析。

本文将详细介绍SPSS中进行均值比较的步骤，以及如何解读结果。

5.1t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异的统计方法。

在SPSS中，进行t检验的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行t检验的数据集。

2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“独立样本t检验”选项。

3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。

4.点击“确定”按钮，等待计算结果。

5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、t值和p值等。

通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。

例如，我们想比较男性和女性的体重是否有显著差异。

我们将体重作为因变量，性别作为自变量，进行t检验。

在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为男女性别对体重有显著影响。

5.2方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多个样本均值是否存在差异的统计方法。

在SPSS中，进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行方差分析的数据集。

2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“单因素方差分析”选项。

3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。

4.点击“确定”按钮，等待计算结果。

5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、F值和p值等。

通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。

例如，我们想比较不同药物对治疗效果的影响。

我们将药物作为因变量，治疗效果作为自变量，进行方差分析。

在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为不同药物对治疗效果有显著影响。

通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行均值比较、t检验和方差分析。

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中。

关于t检验再简单说一下，我们知道一个统计结果需要表达三部分内容，即集中性、变异性、显著性。

集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差、标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平由于t分布样本均值的抽样分布，那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验，是对均值差异的显著性检验。

t检验可以在以下三种分析中使用1.样本均数与总体均数的差异性分析（单样本t检验）2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析（配对t检验）3.两独立样本均数差异性分析（独立样本t检验）==============================================一、分析—比较均值—单样本T检验单样本T检验用来分析样本均值与总体均值的差异，以此来判断这个样本来自总体的均值是否等于（大于或小于）某个已知总体的均值，适用条件是样本数据分布呈正态分布，小样本情况下需要检验，大样本情况下近似正态，该方法比较稳健，只要不是严重偏态都可以使用。

二、分析—比较均值—配对样本T检验当配对设计的数据为连续变量时，可以使用配对T检验，配对T检验认为如果两种处理实际上没有差异，则每对数据的差值的总体均值应该为0，实际上就是已知均值为0的单样本T检验，因此适用条件也和单样本T检验一样。

三、分析—比较均值—独立样本T检验和配对设计相对应，独立样本t检验是针对成组设计，数据资料被分为两组，也就是两个样本，它们之间是相互独立的，检验的目的是判断这两个样本来自的总体均值是否存在差异。

由于涉及到两个总体，而每个总体的离散程度即方差也不一定相同，因此需要先对两样本的方差齐性做出检验，并且根据结果分为方差相同和方差不同两种算法。

独立样本t检验和配对样本t检验的区别：1.独立样本t检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态分布的总体均值是否相等。

配对样本t检验用于检验两个相关样本是否来自具有相同均值的正态总体，也就是检验两相关样本的差值的均值和零均值之间的差异显著性2.独立样本是指不同样本均值的比较，配对样本是相同样本均值的比较，例如同一个体的两次测量，如果分为实验组和对照组，那么就应该是独立样本。

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。

SPSSAU分析方法SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一款被广泛使用的统计分析软件，可以进行各种数据分析和数据处理任务。

它具有强大的功能和易于使用的界面，可以对大规模的数据集进行各种统计分析和数据可视化。

在SPSS中，有以下常用的分析方法：1.描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整体观察和总结的方法。

它可以计算出平均值、中值、标准差、极值、频数等统计指标，用于揭示数据的分布、变异程度等特征。

在SPSS中，可以使用频数分析、描述性统计和交叉表来进行描述统计分析。

2.T检验和方差分析：T检验和方差分析是比较不同组之间差异的常用方法。

T检验用于比较两组样本的均值差异，而方差分析用于比较三个或更多组样本的均值差异。

在SPSS中，可以使用独立样本T检验、配对样本T检验、单因素方差分析和多因素方差分析来进行这些分析。

3.相关分析：相关分析用于研究不同变量之间的相关关系。

它可以帮助我们发现变量之间的线性关系以及它们对彼此的影响程度。

在SPSS中，可以使用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数来进行相关分析。

4.回归分析：回归分析用于建立一个预测模型，通过研究自变量和因变量之间的关系，预测因变量的数值。

在SPSS中，可以使用简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等方法，根据不同的需求选择不同的回归模型。

5.因子分析：因子分析用于降维和提取变量的维度，以便揭示变量之间的潜在结构。

在SPSS中，可以使用主成分分析和因子分析来进行因子分析。

6.聚类分析：聚类分析是将样本根据其相似性分组的方法。

它可以帮助我们发现样本的自然分类和群组结构。

在SPSS中，可以使用K-means聚类和层次聚类等方法进行聚类分析。

7.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和风险因素。

它可以帮助我们预测个体生存时间，并研究影响个体生存的因素。

在SPSS中，可以使用卡方检验和生存曲线绘制等方法进行生存分析。

第二章均值比较检验与方差分析在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的某些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似地服从正态分布。

所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体的均值有关的假设是否成立的问题。

◆本章主要内容：1、单个总体均值的 t 检验（One-Sample T Test）；2、两个独立总体样本均值的 t 检验（Independent-Sample T Test）；3、两个有联系总体均值均值的 t 检验（Paired-Sample T Test）；4、单因素方差分析（One-Way ANOVA）；5、双因素方差分析（General Linear Model Univariate）。

◆假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。

在Analyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means，和General Linear Model得出。

如图2.1所示。

图2.1 均值的比较菜单选择项§2.1 单个总体的t 检验（One-Sample T Test）分析单个总体的 t 检验分析也称为单一样本的 t 检验分析，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均数之间存在差异。

如将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。

例1：根据2002年我国不同行业的工资水平（数据库SY-2），检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元，假设数据近似地服从正态分布。

首先建立假设：H0：国有企业工资为10000元；H1：国有企业职工工资不等于10000元打开数据库SY-2，检验过程的操作按照下列步骤：1、单击Analyze →Compare Means →One-Sample T Test，打开One-Sample T Test 主对话框，如图2.2所示。

图2.2 一个样本的t检验的主对话框2、从左边框中选中需要检验的变量（国有单位）进入检验框中。