SPSS-t检验
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SPSS T检验、F检验、相关分析
6、输出结构的第二个表格表示的统计分析结果。
时间应激为例，在时间应激上t=2.030,df=95,Sig.=0.045。
在此处Sig就是统计学上的p值，其值小于0.05则差异显著，小于0.01则非常显著，小于0.001则极其显著。
在时间应激上，Sig也就是p值为0.045小于0.05，这就说明男性和女性在时间应激方面存在差异，由上表我们知道，其中男性的平均分为23.87，女性的平均分为21.63，因此男性高于女性，且这个差异具有显著性。
Independent Samples TestLevene's Testfor Equality ofVariances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% ConfidenceInterval of theDifferenceLower Upper时间应激Equalvariancesassumed.043 .836 2.030 95 .045 2.23 1.100 .049 4.416 Equalvariancesnotassumed2.021 55.255 .048 2.23 1.105 .018 4.446焦虑Equalvariancesassumed.116 .734 .922 95 .359 .80 .871 -.926 2.533 Equalvariancesnotassumed.932 57.354 .355 .80 .862 -.922 2.529上司支持Equalvariancesassumed.009 .924 -1.020 95 .310 -.58 .567 -1.704 .547Equalvariancesnotassumed-1.004 53.732 .320 -.58 .577 -1.735 .577同事支持Equalvariancesassumed.041 .841 -1.089 95 .279 -.68 .624 -1.920 .559 Equalvariancesnotassumed-1.091 56.066 .280 -.68 .623 -1.929 .569家人朋友Equalvariances.420 .518 -.635 95 .527 -.28 .447 -1.172 .604assumedEqualvariancesnotassumed-.625 53.787 .535 -.28 .455 -1.196 .627内在满意Equalvariancesassumed20.916 .000 -4.278 95 .000 -10.87 2.542 -15.919 -5.827 Equalvariancesnotassumed-3.758 42.490 .001 -10.87 2.893 -16.710 -5.036外在满意Equalvariancesassumed11.579 .001 .046 95 .963 .09 1.889 -3.662 3.836Equalvariancesnotassumed.057 91.141 .955 .09 1.530 -2.951 3.125整体满意Equalvariancesassumed.774 .381 -2.506 95 .014 -10.76 4.292 -19.277 -2.235 Equalvariancesnotassumed-2.518 56.493 .015 -10.76 4.272 -19.312 -2.200内外倾向Equalvariancesassumed.000 .987 -2.064 95 .042 -2.19 1.062 -4.298 -.084 Equalvariancesnotassumed-2.135 60.646 .037 -2.19 1.026 -4.243 -.139F检验F检验主要用来考察三组以上变量间的关系。
SPSS操作—T检验
如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于显著性 水平，就拒绝原假设；大于这个显著性水平则接受原假设。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其值越大，则 原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险 也愈大；其值越小，拒绝原假设的可能性就愈小。比如？
显著性水平与置信度之间的关系：
1-置信度=显著性水平
条件：样本来自的总体要服从正态分布。
② 在进行单样本T检验时，首先进行假设， 提出原假设H0：假设两样本均值相等； 备择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的 检测；某种元素或化合物含量的检测；游 客满意度的检测等。过于迷糊，需要将具 体涉及的各种来自医学、自然科学、市 场研究、心理学的问题，直接举出研究 问题，越具体越好。
② 在进行配对样本T检验时，首先进行假 设，提出原假设H0：假设两样本均值 相等；备择假设H1：假设两样本均值 不相等。
③ 配对样本T检验适用问题：减肥药的
效果,某种动植物的增减对游客的感知 等。
④ 实例分析
以“熊猫数据. sav”为例，可比较熊猫数 量减少和增加的两种情况下，游客推荐度是否 有显著差异？
单击该按钮 弹出Options 对话框，该对话框用于指 定置信水平和缺失值的处 理方法 。
图1—2Байду номын сангаас1
⑥ 结果分析
表1—2—1 分组统计量
表1—2—2 独立两样本T检验结果表
由表1—2—2可知， 1.进行方差齐次性检验，显著性概率P=0.685>0.05，接 受原假设，认为男女游客在购物接待质量满意度方面的 方差没有显著性差异，即方差齐次。 2.方差齐次，选择Equality variances assumed这一行， 其双测检验显著性概率P为0.436>0.05，接受原假设，可 认为男女在购物接待质量满意度方面没有显著差异。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其值越大，则 原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险 也愈大；其值越小，拒绝原假设的可能性就愈小。比如？
显著性水平与置信度之间的关系：
1-置信度=显著性水平
条件：样本来自的总体要服从正态分布。
② 在进行单样本T检验时，首先进行假设， 提出原假设H0：假设两样本均值相等； 备择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的 检测；某种元素或化合物含量的检测；游 客满意度的检测等。过于迷糊，需要将具 体涉及的各种来自医学、自然科学、市 场研究、心理学的问题，直接举出研究 问题，越具体越好。
② 在进行配对样本T检验时，首先进行假 设，提出原假设H0：假设两样本均值 相等；备择假设H1：假设两样本均值 不相等。
③ 配对样本T检验适用问题：减肥药的
效果,某种动植物的增减对游客的感知 等。
④ 实例分析
以“熊猫数据. sav”为例，可比较熊猫数 量减少和增加的两种情况下，游客推荐度是否 有显著差异？
单击该按钮 弹出Options 对话框，该对话框用于指 定置信水平和缺失值的处 理方法 。
图1—2Байду номын сангаас1
⑥ 结果分析
表1—2—1 分组统计量
表1—2—2 独立两样本T检验结果表
由表1—2—2可知， 1.进行方差齐次性检验，显著性概率P=0.685>0.05，接 受原假设，认为男女游客在购物接待质量满意度方面的 方差没有显著性差异，即方差齐次。 2.方差齐次，选择Equality variances assumed这一行， 其双测检验显著性概率P为0.436>0.05，接受原假设，可 认为男女在购物接待质量满意度方面没有显著差异。
SPSS显著性分析解析
SPSS显著性分析解析在统计学中，显著性分析是用来确定统计结果的意义是否具有统计学上的差异或重要性的一种方法。
在SPSS中进行显著性分析，通常使用t检验、方差分析和卡方检验等方法。
下面将就这几种方法进行详细解析。
1.t检验t检验用于比较两个样本平均值之间是否存在差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"比较手段"-"独立样本t检验"或"配对样本t检验"来进行t检验。
对于独立样本t检验，需要选择两个独立的样本变量，并将其分组进行比较。
输出结果中将给出均值、标准差、置信区间和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断两组之间的差异是否具有统计学意义。
对于配对样本t检验，需要选择一个变量，并对其进行两次测量，然后进行比较。
输出结果中同样包含了显著性水平来判断差异是否具有统计学意义。
2.方差分析方差分析用于比较三个或更多样本之间的平均值是否存在差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"比较手段"-"方差分析"来进行方差分析。
在方差分析中，需要选择一个因素变量和至少一个依赖变量。
输出结果将给出各组均值、标准差、方差分析表和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断不同组之间的差异是否具有统计学意义。
3.卡方检验卡方检验用于比较两个或更多分类变量之间的差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"非参数检验"-"卡方"来进行卡方检验。
在卡方检验中，需要选择一个或多个分类变量，然后进行比较。
输出结果将给出卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断不同组之间的差异是否具有统计学意义。
需要注意的是，在进行显著性分析时，显著性水平通常被设置在0.05或0.01水平，其中0.05指的是5%的概率水平。
SPSS-t检验
数据输入
1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名 两变量：组别、鱼产量。其中组别1表示A料，组 别2表示B料。
2）进入数据视图工作表，输入数据
统计பைடு நூலகம்析
Analyze---compare mean----indendent samples T test
Test variable（输入）:产鱼量
2、选择检验方法和计算检验统计量 因为总体标准差σ未知，所以采用t检验。 Analyze →Compare Means→One-Sample T Test出现如下对话框：
•把x移入到Test Variable(s) 的变量列表； •在Test Value后输入需要 比较的总体均数20； •OK
3、根据检验统计量的结果做出统计推断 基本统计量信息：
T检验
（一）单个总体均数的t检验 （二）独立样本成组t检验 （三）成对样本t检验
（一）单个总体均数的t检验
计算公式
样本平均数与总体平均数差异显著性检验
例：成虾的平均体重为21克，在配合饲料中添加 0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对 虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、 21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、 21.7、21.3、20.7。试检验添加添加0.5%的酵母 培养物是否提高了成虾体重。
从结果中可以看出，统计量t=3.056，P=0.012<α=0.05，因此拒 绝H0，接收H1，即用该方法测量所得结果与标准浓度值有所不 同。认为该方法测量结果所对应总体均数μ与标准浓度μ0间的差 异有统计学意义。
（二）独立样本成组t检验
独立样本：又称非配对样本或成组样本。是指一组数据与另一 组数据没有任何关系，也就是说，两样本资料是相互独立的。 两组的样本容量尽可能相同，可以提高检验的精确度。其均 数差异显著性的t检验，又分为两总体方差相等（方差齐性）和 方差不等两种检验方法。
SPSS对数据进行T检验统计分析
SPSS对数据进行T检验统计分析下面将做此项目的最后一个环节，即使用SPSS进行统计分析。
先用SPSS来做组设计两样本均数比较的T检验，其步骤如下。
（1）执行Analyze/Compare Means/Independent-Samples T test命令，打开如图1-43所示的对话框。
（2）在该对话框中选择X放入TEST列表框中，选择Group放入Grouping Variable文本框中，如图1-44所示。
图1-43 打开T检验对话框图1-44 选择入列表（3）单击Define Groups按钮，系统弹出比较组定义对话框，如图1-45所示。
（4）在该对话框中的两个值框中分别输入1和2，然后单击Continue按钮，如图1-46所示。
图1-45 比较组定义对话框图1-46 输入值（5）单击T检验对话框中的OK按钮，如图1-47所示。
图1-47 进行T检验（6）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，然后是T检验的结果，如图1-48所示。
图1-48 T检验结果从上图中可见，结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差检验，用于判断两体方差是否齐，这里的检验结果为F=0.032，p=0.860，可见在本例中方差齐；第二部分则分别给出两组所在部体方差齐和方差不齐时的T检验结果，即上面一行列出的T=2.542，V=22，p=0.019。
从而最终的统计结论为按=0.05水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康人的血磷值是不同的。
从样本均数来看，可以确定克山病患者的血磷值较高。
《证券理论与实务》模块八考试精要（证券市场基础知识）模块八考试精要一、单项选择题1、涉及证券市场的法律、法规第一个层次是指（）。
A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章2、涉及证券市场的法律、法规第二个层次是指（）。
A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章3、涉及证券市场的法律、法规第三个层次是指（）。
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。
SPSS T检验ppt课件
IBM-SPSS
第5章
T检验
适用条件
T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检 验方法。
样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样 分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。
当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。
5.1 均值（Means）过程
Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。
5.2.1 原理
1．提出原假设 2．选择检验统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著性水平，并作出决策
5.2.2 模块解读
1．单样本T检验
2．“选项”按钮
5.2.3 实例详解
例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度 为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶 解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。
师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差 异，即两位老师的教学质量存在差异。
5.4 配对样本T检验
目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断 两个总体的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。
5.4.1 原理
1．提出原假设 2．选择统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著水平，并作出决策。
（3）单击“选项”按钮， 弹出图5-3所示的对话框， 选择需要的统计量，单击“ 继续”按钮，返回主对话框 ；
（4）单击“确定”按钮运 行，输出结果。
2．结果解读
图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均 数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标 准差。
5.2 单样本T检验
（1）目的 利用来自某总体的样本数据，推断 该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显 著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分 布。
第5章
T检验
适用条件
T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检 验方法。
样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样 分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。
当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。
5.1 均值（Means）过程
Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。
5.2.1 原理
1．提出原假设 2．选择检验统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著性水平，并作出决策
5.2.2 模块解读
1．单样本T检验
2．“选项”按钮
5.2.3 实例详解
例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度 为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶 解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。
师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差 异，即两位老师的教学质量存在差异。
5.4 配对样本T检验
目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断 两个总体的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。
5.4.1 原理
1．提出原假设 2．选择统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著水平，并作出决策。
（3）单击“选项”按钮， 弹出图5-3所示的对话框， 选择需要的统计量，单击“ 继续”按钮，返回主对话框 ；
（4）单击“确定”按钮运 行，输出结果。
2．结果解读
图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均 数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标 准差。
5.2 单样本T检验
（1）目的 利用来自某总体的样本数据，推断 该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显 著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分 布。
spss软件进行T检验方法
小 结
SPSS中“Analyze”菜单中的“Compare Means”可用于均值检验，其子菜单中的 “One-sample T test”用于单一样本T检验； “Independent-samples T test”用于两独立 样本T检验；“Baired-samples T test”用于 两配对样本T检验。
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从 n−1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给 出t值对应的相伴概率值。如果相伴概率值小 于或等于用户设想的显著性水平，则拒绝H0， 认为两总体均值之间存在显著差异。相反，相 伴概率大于显著性水平，则不拒绝H0，可以 认为两总体均值之间不存在显著差异。
4.1 Means过程 4.1.1 统计学上的定义和计算公式
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描 述统计量的过程。与第3章中的计算某一样本 总体均值相比，Means过程其实就是按照用户 指定条件，对样本进行分组计算均数和标准差， 如按性别计算各组的均数和标准差。
用户可以指定一个或多个变量作为分组变 量。如果分组变量为多个，还应指定这些分组 变量之间的层次关系。层次关系可以是同层次 的或多层次的。同层次意味着将按照各分组变 量的不同取值分别对个案进行分组；多层次表 示将首先按第一分组变量分组，然后对各个分 组下的个案按照第二组分组变量进行分组。
78.00
89.00 87.00 76.00 56.00 76.00 89.00 89.00 99.00 89.00 88.00 98.00 78.00 89.00
78.00
87.00 89.00 97.00 76.00 100.00 89.00 89.00 89.00 98.00 78.00 78.00 89.00 68.00
spss t检验 均数 标准差
spss t检验均数标准差SPSS t检验均数标准差。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。
在SPSS中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数是否存在显著差异。
本文将介绍如何在SPSS中进行t 检验，并解释如何计算均数和标准差。
首先，我们需要明确t检验的基本概念。
t检验用于比较两组样本均数的差异是否显著。
在进行t检验之前，我们需要先对两组数据进行描述性统计分析，计算它们的均数和标准差。
均数是样本数据的平均值，用来衡量一组数据的集中趋势；标准差是样本数据的离散程度的度量，用来衡量数据的分散程度。
在SPSS中进行t检验，首先需要导入数据。
在“数据编辑器”中输入或导入两组数据，然后点击“分析”菜单中的“比较均数”选项。
在弹出的对话框中，选择“独立样本t检验”，将两组数据分别输入到“变量1”和“变量2”中，然后点击“确定”按钮进行分析。
SPSS将自动生成t检验的结果报告，其中包括了两组数据的均数、标准差、t 值、自由度和显著性水平等统计指标。
我们可以根据这些指标来判断两组数据的均数是否存在显著差异。
如果t值的绝对值较大，且显著性水平小于0.05，我们就可以拒绝原假设，认为两组数据的均数存在显著差异；反之，则接受原假设，认为两组数据的均数没有显著差异。
除了SPSS自动生成的结果报告，我们也可以手动计算两组数据的均数和标准差，然后利用t检验的公式来进行计算。
假设两组数据分别为X和Y，它们的均数分别为μ1和μ2，标准差分别为σ1和σ2，样本量分别为n1和n2，t值的计算公式为：t = (μ1 μ2) / √(σ1²/n1 + σ2²/n2)。
在计算t值之后，我们可以利用t分布表或SPSS软件来查找对应的显著性水平，从而判断两组数据的均数是否存在显著差异。
总之，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数的差异是否显著。
SPSS数据分析——t检验
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。
SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验
SPSS应用：t检验和正态性、方差齐性检验
一、 统计描述:
Analyze → descriptive statistics → descriptives → variables: 分析变量→ok 例2-1:
descriptive statistics: frequencies(频数分布分析) Descriptives (描述性统计分析) Explore(探索性分析) Crosstabs (列联表资料分析) …
→paried variables:配对的两个变量 →ok 例3-6:
四.t检验: 两样本均数的比较 analyze→compare means →independent-samples t test
→test variable:分析变量 →grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值 →ok Nhomakorabea例3-7:
二.t检验: 样本均数与总体均数的比较 analyze→compare means →one-sample t test
→test variable:分析变量 →test value:总体均数的值 →ok 例3-5:
三.t检验: 配对t检验 analyze→compare means →paried-samples t test
五.正态性检验和方差齐性检验:
Analyze → descriptive statisti正c态s性→检验Explore(探索性 分析)
→ dependent list:分析变量
factor:分组变量
plots:normality test
未转换数据（的方差齐性检验）
untransformed →continue
一、 统计描述:
Analyze → descriptive statistics → descriptives → variables: 分析变量→ok 例2-1:
descriptive statistics: frequencies(频数分布分析) Descriptives (描述性统计分析) Explore(探索性分析) Crosstabs (列联表资料分析) …
→paried variables:配对的两个变量 →ok 例3-6:
四.t检验: 两样本均数的比较 analyze→compare means →independent-samples t test
→test variable:分析变量 →grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值 →ok Nhomakorabea例3-7:
二.t检验: 样本均数与总体均数的比较 analyze→compare means →one-sample t test
→test variable:分析变量 →test value:总体均数的值 →ok 例3-5:
三.t检验: 配对t检验 analyze→compare means →paried-samples t test
五.正态性检验和方差齐性检验:
Analyze → descriptive statisti正c态s性→检验Explore(探索性 分析)
→ dependent list:分析变量
factor:分组变量
plots:normality test
未转换数据（的方差齐性检验）
untransformed →continue
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。
05SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验_6.8_L
计量资料的统计分析-均数比较两个均数比较的t 检验(t-test / Student’s t-test)就是以t分布为基础的假设检验方法，实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项。
SPSS在其分析菜单下的的均值比较中提供的t 检验方法过程有： 单样本t检验配对样本t检验独立样本t检验例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。
问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？附：36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的原始数据112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。
SPSS软件操作-例3-051） 建立数据文件数据格式：1列36行，1个反应变量，变量名为“hb”。
2）过程操作界面SPSS软件操作-例3-053）结果N均值标准差均值的标准误血红蛋白含量36130.833325.74102 4.29017单个样本统计量单个样本检验检验值=140T df Sig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限血红蛋白含量-2.13735.040-9.16667-17.8762-.4572例3-6 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。
问两法测定结果是否不同？表3-5 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果（%）编号（1）哥特里-8罗紫法（29）脂肪酸水解法（3）差值d（4）=（2）-（3）10.8400.5800.260 20.5910.5090.082 30.6740.5000.174 40.6320.3160.316 50.6870.3370.350 60.9780.5170.461 70.7500.4540.291 80.7300.5120.218 9 1.2000.9970.203 100.8700.5060.364合计-- 2.724SPSS软件操作-例3-061） 建立数据文件数据格式：2列10行，2个反应变量，变量名为“x1”和“x2”。
spss配对样本t检验
spss配对样本t检验SPSS 配对样本 t 检验在数据分析的领域中，SPSS 配对样本 t 检验是一种常用且重要的统计方法。
它能够帮助我们比较配对数据之间的差异，从而得出有价值的结论。
那什么是配对样本呢？比如说，我们想要研究某种药物对患者治疗前后的效果，对同一批患者在治疗前和治疗后分别进行测量，这两组数据就是配对样本。
又或者，对同一组学生在考试前和考试后的成绩进行比较，这也是配对样本。
SPSS 配对样本 t 检验的基本原理是基于均值的比较。
它假设两组配对数据的差值服从正态分布。
如果这个假设成立，我们就可以通过计算 t 值来判断两组数据的均值是否存在显著差异。
接下来，让我们详细了解一下如何在SPSS 中进行配对样本t 检验。
首先，我们需要将数据正确地输入到 SPSS 软件中。
确保配对的两组数据在同一行，并且变量名清晰准确。
然后，在菜单栏中选择“分析” “比较均值” “配对样本 t 检验”。
这时候，会弹出一个对话框，我们需要将配对的两个变量选入“成对变量”框中。
点击“确定”后，SPSS 就会为我们输出一系列的结果。
其中最重要的就是 t 值和对应的 p 值。
t 值反映了两组数据均值差异的大小，而 p 值则告诉我们这个差异是否具有统计学意义。
一般来说，如果 p 值小于我们预先设定的显著性水平（通常为005），我们就可以认为两组数据的均值存在显著差异。
举个例子，假设我们研究一种新的减肥方法对体重的影响。
选取了10 名志愿者，在使用这种方法前测量了他们的体重，经过一段时间的干预后再次测量体重。
通过 SPSS 配对样本 t 检验，如果得出的 p 值小于 005，那么我们就可以说这种减肥方法对体重有显著的影响。
然而，在使用SPSS 配对样本t 检验时，也有一些需要注意的地方。
首先，要确保配对数据的合理性。
如果两组数据并不是真正的配对关系，那么使用这种方法得出的结果可能是错误的。
其次，要对数据进行正态性检验。
如果差值不服从正态分布，可能需要对数据进行转换或者使用非参数检验方法。
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2020/5/20
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（三）成对样本t检验
计算公式
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例 10只家兔接种某种疫苗前后体温变化如下表，试检 验接种前后体温是否有显著变化？
兔号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
接种前体温 38.0 38.2 38.2 38.4 38.4 38.1 38.1 38.2 38.5 38.3
2020/5/20
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后面7列是对两组资料均数比较t检验的结果，分为两行，上
面一行是对应的方差齐的结果，下面一行是对应的方差不齐的
结果。
本例资料方差齐，所以看上面一行的结果，t=1.973，df=17， Sig.(2-tailed)=0.065分别是指检验统计量t=1.973、自由度v=17、 双侧检验P=0.065；Mean Difference是指两组资料样本均数之 差为19.00000，其标准误为9.63144；两总体均数差值的95%置 信区间为（-1.32057，39.32057）。 因为样本统计量t所对应的P>α=0.05，所以不拒绝H0，即认 为高蛋白组与低蛋白组小白鼠之间体重增加量的差别不显著。
2020/5/20
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（二）独立样本成组t检验
独立样本：又称非配对样本或成组样本。是指一组数据与另一
组数据没有任何关系，也就是说，两样本资料是相互独立的。 两组的样本容量尽可能相同，可以提高检验的精确度。其均 数差异显著性的t检验，又分为两总体方差相等（方差齐性） 和方差不等两种检验方法。
计算公式：
由上可知，t=-6.450，df=9，P=0.000<0.01，可以认为接种疫苗前后兔 子体温有极显著差异，即接种疫苗可使体温极显著升高。
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例子
将大白鼠配成8对，每对分别喂以正常饲料和缺乏维生素E饲
料，测得两组大白鼠肝中维生素A的含量所示，试比较两组大 白鼠肝中维生素A的含量有无差别。
B料 642 578 631 625 598 592
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数据输入
1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名 两变量：组别、鱼产量。其中组别1表示A料，组 别2表示B料。
2）进入数据视图工作表，输入数据
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统计分析
Analyze---compare mean----indendent samples T test
3
样本平均数与总体平均数差异显著性检验
例：成虾的平均体重为21克，在配合饲料中添加
0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对 虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、 21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、 21.3、20.7。试检验添加添加0.5%的酵母培养物是 否提高了成虾体重。
2020/5/20
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2、选择检验方法和计算检验统计量 因为总体标准差σ未知，所以采用t检验。 Analyze →Compare Means→One-Sample T Test出现如下对 话框：
•把x移入到Test Variable(s)的变量列表； •在Test Value后输入需 要比较的总体均数20； •OK
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2、选择检验方法和计算检验统计量
Analyze→Compare Means→Paired-Samples T Test 出现如 下对话框
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Nomal、treat→Paired Variable变量列表中 OK
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3、根据检验统计量的结果做出统计推断
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例，有人配制两种不同饲料A,B养殖罗非鱼，选取14个鱼 池，随机均分为两组进行试验。经一定试验期后的产鱼 量列入下表（有一鱼池遭遇意外而数据缺失）。试问这 两种不同的饲料养殖罗非鱼的产量有无差异？
组别
产鱼量（kg）
A料 578 562 619 544 536 564 532
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4
数据输入
1）启动SPSS后，点击Variable View进入定义变量工作表，用 name命令设置变量“成虾体 重”，小数位定义为1。
2）点击Data View命令，进入 数据视图工作表，输入数据。
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统计分析
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7
结果说明
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1）方差齐性检验（leneve检验），F=0.019， P=0.893>0.05，故结论为两组方差差异不显著，说明方差 齐性。
2）由于两组方差齐性，故应选择Equal Variance assumed(假设方差齐性)一行的结论：t=-3.344， df=11,P=0.007<0.01;可以认为AB两组饲料对鱼产量的影 响达到极显著水平。
3）若方差齐性检验是显著地，说明两组方差差异显著， 应选择Equal Variance not assumed(假设方差不齐)一行 的结论：t=-3.418，df=10.9，P=0.006<0.01
2020/5/20
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独立样本成组t检验例子
例： 采用完全随即设计的方法，将19只体重、出生日期等相
接种后体温 38.4 38.5 38.5 38.8 38.9 28.5 38.7 38.5 38.5 39.0
2020/5/20
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数据输入
1）在定义变量工作表用name命名接种前和接种后两变量， 小数依题定义为1
2）在数据视图工作表中输入数据。
统计分析
Analyze（分析）—Compare Mean（比较均数）--Paired Samples T Test(成对样本t检验)
上表表明，样本个数n=16，样本平均数为
21.519，样本标准差SD=0.928，均数标准误
SE=0.232
t=2.235,自由度=15，Sig栏为双侧的概率值， P=0.041<0.05，可以认为在配合饲料中添加 0.5%的酵母培养物显著地提高了成虾体重。 样本均数与总体均数的差值为0.5188，
仿的小白鼠随机分为两组，其中一组喂养高蛋白饲料，另一 组喂养低蛋白饲料，然后观察喂养8周后各小白鼠所增体重 （mg）情况，问两组膳食对小白鼠增加体重有无不同？ 收集的所增体重结果数据如下：
高蛋白组：134 146 104 119 124 161 107 83 113 129 低蛋白组：70 118 101 85 107 132 94 97 123
T检验
2020/5/20
陕西师范大学 生命科学学院
College of Life Sciences ,Shaanxi Normal University
1
T检验
（一）单个总体均数的t检验 （二）独立样本成组t检验 （三）成对样本t检验
2020/5/20
2
（一）单个总体均数的t检验
计算公式
2020/5/20
2020/5/20
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成对样本：是指两组样本彼此不独立，又称配对样本
1.自身配对 指同一试验单位在两个不同时间上分别接受前后两次处理，用 其前后两次的观测值进行自身对照比较；或同一试验单位的不 同部位的观测值或不同方法的观测值进行自身对照比较
2.同源配对 指将来源相同、性质相同的两个供试单位配成一对，并设有 多个配对，然后对每一配对的两个供试单位随机地实施不同 处理，则所得观察值为成对数据
单击Define Groups…按钮， 进入到定义分组标志窗口
2020/5/20
23
2020/5/20
➢Group1后输入1，表示第一组 ➢Group2后输入2，表示第二组 ➢Continue ➢OK
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3、根据检验统计量的结果做出统计推断
前两列是用Levene’s方法对两组资料进行方差齐性检验的结 果，可以看出F=0.089， P=0.770，P值大于0.05，所以两组资料 的方差齐。
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21
2020/5/20
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2、选择检验方法和计算检验统计量
Analyze→Compare Means→Independent-Samples T Test 出现如下对话框：
变量weight→Test Variable 的变量列表中
变量group→Grouping Variable中
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8
例子
某药物在某溶剂中溶解后的标准浓度为20.00mg/L。现采用 某种方法，测量该药物溶解液11次，测量后得到的结果为： 20.99、20.41、20.10、20.00、20.91、22.41、20.00、23.00、 22.00、19.89、21.11.问：用该方法测量所得结果是否与标准 浓度值有所不同？
上图2为接种前后两变量的相关分析，Correlation相当于相关系数r， 为0.472，双侧P值(Sig.)=0.168>0.05，表明接种前后体温不存在线性相 关关系。
上图3为配对检验的结果，Mean为两变量之差的均数d’=-0.390，Std. Deviation为两变量之差的标准差sd=0.191, Std. Error Mean为两变量 之差的标准误差sd’=0.060
Paired Variables:接种前-接种后 成对选入
Байду номын сангаас
先后单击变量名即可
OK
2020/5/20
30
2020/5/20
31
2020/5/20
32
2020/5/20
33
结果说明