spss软件进行T检验方法

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依据调查问卷,进行单样本T检验SPSS操作步骤

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。

t检验(t test)

（2）t检验结果：t=4.027， υ=7，双侧检验P=0.04 <0.05，因此拒绝H0，接受H1，认为二组差异有统计学意义，即：两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素A含量差别有统计学意义。
三、两独立样本资料t检验
(Indepandent-Sample ｔ Test)
【原理】
适用于完全随机设计两样本均数的比较。
上机练习建议大家自己建数据库
答案：练习4-1
练习4-2
练习4-3
①菜单选择：Analyze—> Compare Means—> Paired Sample T Test进入配对样本资料t检验模块。
②将分析变量“normal和 treatment”同时选入Current Selections，点击向右箭头进入Paired Variables—> OK，运行结果。
（2）两独立样本t检验：
①Analyze—> Compare Means—>Independent Sample T Test进入两独立样本资料t检验模块。
②分析变量（weight）选入Test Variable(s)的变量列表中—> 将分组变量(group)选入 Grouping Variable中。
3. 主要输出结果
（1）正态性检验输出结果：给出正态性检验统计量Z值，双侧检验 P值。
（2）t检验输出结果：给出单样本t检验的统计量，自由度，双侧检验P值，以及样本均数与总体均数的差值，差值95%置信区间。

4. 结果解释：（1）正态性检验结果：Z=0.598，P=0.868>0.05，
②将分析变量“浓度”选入 Test Variable List的变量列表中，选中 “Normal”—>OK

spss单一样本的T检验

spss单一样本的T检验SPSS是一款广泛使用的统计软件，可以用于各种统计分析，包括单一样本的T 检验。

下面是关于如何使用SPSS进行单一样本的T检验的详细步骤和解释。

一、目的单一样本的T检验主要用于比较一个样本的平均值与已知的或预设的数值，或者用于比较一个样本与已知的或预设的数值之间的差异。

这种检验通常用于检验一个样本是否显著地不同于已知的或预设的数值。

二、步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”菜单，然后选择“比较平均值”>“独立样本T检验”。

2.在弹出的对话框中，将左侧的“独立样本T检验”选项卡中的“变量”字段拖到右侧的“变量”框中。

3.在“独立样本T检验”选项卡下方的“组”字段中输入已知的或预设的数值。

4.点击“确定”按钮，SPSS将计算并显示T检验的结果。

三、结果解释单一样本的T检验的结果通常包括T值和p值。

T值是计算出的统计量，而p 值是观察到的数据与零假设之间的不一致程度。

如果p值小于选择的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为样本平均值与已知的或预设的数值之间存在显著差异。

四、注意事项1.单一样本的T检验的前提是数据符合正态分布。

如果数据不符合正态分布，可以使用非参数检验，例如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon符号秩检验。

2.在使用单一样本的T检验时，需要明确知道或预设的数值是什么，以及为什么要比较这个数值。

如果不知道或预设的数值是什么，或者比较的目的不明确，那么这种检验可能会没有意义或者导致错误的结论。

3.单一样本的T检验只能告诉我们一个样本的平均值与已知的或预设的数值之间的差异是否显著，但不能告诉我们这种差异的实际意义或影响。

因此，在解释结果时需要谨慎，并考虑实际应用背景。

4.在进行单一样本的T检验时，需要确保数据的质量和准确性。

如果数据存在缺失、异常值或错误，将会对结果产生影响。

在进行统计分析前，需要对数据进行清洗和预处理。

5.在进行单一样本的T检验时，需要考虑变量的类型和测量尺度。

SPSS统计分析教程独立样本T检验doc

SPSS统计分析教程-独立样本T检验.docSPSS统计分析教程：独立样本T检验一、简介独立样本T检验（Independent Sample T-test）是统计分析中常见的一种方法，主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。

这种检验的前提假设是，两组数据来自正态分布的独立样本。

独立样本T检验在SPSS中的实现相对简单，下面将详细介绍其操作步骤和解读结果。

二、数据准备在进行独立样本T检验之前，需要准备好数据。

数据通常存储在Excel或SPSS数据文件中。

为了方便起见，我们将使用SPSS数据文件进行说明。

三、操作步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”（Analyze）菜单，然后选择“比较均值”（Compare Means）中的“独立样本T检验”（Independent Sample T-test）。

2.在弹出的对话框中，将左侧的“组别”（Grouped By）字段设置为一组变量，如“性别”（Gender），将右侧的“组1”（Group 1）和“组2”（Group 2）字段设置为另一组变量，如“年龄”（Age）。

3.点击“确定”（OK）按钮开始进行独立样本T检验。

四、结果解读1.假设检验（Hypothesis Test）：在结果中，可以看到假设检验的结果。

如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设（即两组数据的均值无显著差异），认为两组数据的均值存在显著差异。

反之，如果p值大于显著性水平，则接受原假设，认为两组数据的均值无显著差异。

2.均值（Mean）：在结果中，可以看到每组数据的均值。

如果两组数据的均值存在显著差异，则可以通过均值的大小来判断哪组数据更好或更优。

3.标准差（Standard Deviation）：在结果中，还可以看到每组数据的标准差。

标准差反映了数据分布的离散程度，标准差越大，说明数据分布越不集中。

4.t统计量（t-statistic）：t统计量是用来衡量两组数据之间差异大小的一个指标。

SPSS统计分析平均数差异检验

SPSS统计分析平均数差异检验统计分析是研究中常常使用的一种方法，它通过对数据进行整理、描述和分析，从而得出结论。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）则是一款广泛应用于统计学领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，方便研究者进行数据处理和统计分析。

其中一个常用的统计分析方法是平均数差异检验。

平均数差异检验可以用来比较两组或多组样本之间的平均数是否存在显著差异。

这个方法在实际研究中非常重要，因为它可以帮助我们确定不同群体或条件下的差异是否真实存在，从而为决策提供依据。

SPSS作为一款专业的统计软件，提供了多种平均数差异检验方法，能够帮助研究者快速准确地完成数据分析。

下面将介绍SPSS中两种常用的平均数差异检验方法：独立样本t检验和配对样本t检验。

1. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本之间的平均数差异是否显著。

它适用于两个样本之间没有联系的情况，比如男性和女性之间的差异、两个地区之间的差异等。

在SPSS中进行独立样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Independent Samples T Test"，然后将要比较的两个变量分别添加到"Test Variable(s)"和"Grouping Variable"中，最后点击"OK"即可得出结果。

2. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的平均数差异是否显著。

它适用于实验前后的比较或者相同个体在两个不同时间点的比较等情况。

在SPSS中进行配对样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Paired-samples T Test"，然后将要比较的变量添加到"Paired Variables"中，最后点击"OK"即可得出结果。

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。

spss软件中的T检验

你的分析结果有T值，有sig值，说明你是在进行平均值的比较。

也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异。

从具有t值来看，你是在进行T检验。

T检验是平均值的比较方法。

T检验分为三种方法：1. 单一样本t检验（One-sample t test）是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。

例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。

2. 配对样本t检验（paired-samples t test）是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。

比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t检验。

注意，配对样本t检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。

3. 独立样本t检验（independent t test）是用来看两组数据的平均值有无差异。

比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。

总之，选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。

t检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t值，spss根据这个t值来计算sig值。

因此，你可以认为t值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig值就可以了。

sig值是一个最终值，也是t检验的最重要的值。

sig值的意思就是显著性（significance），它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。

一般将这个sig值与0.05相比较，如果它大于0.05，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。

我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。

如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。

我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。

根据相关文献,进行双样本T检验SPSS操作步骤

根据相关文献，进行双样本T检验SPSS
操作步骤
双样本T检验是一种常用的统计方法，用于比较两组独立样本
的均值是否存在显著差异。

下面是使用SPSS进行双样本T检验的
操作步骤：
1. 导入数据：在SPSS软件中打开数据文件，确保包含两组独
立样本的变量。

2. 设定分组：将两组样本分别指定为不同的组别，在SPSS中
使用“Variable View”界面进行设置。

确保组别变量的取值分别对应
两组样本。

4. 设置变量：在弹出的“Independent-Samples T Test”对话框中，将需要比较的变量移至“Test Variables”框中。

同时，在“Grouping Variable”框中选择之前设定的组别变量。

5. 设置选项：可以根据需要，在对话框中选择一些额外的选项。

例如，可以指定显著性水平、置信区间等。

6. 运行分析：点击“OK”按钮，SPSS将自动执行双样本T检验
并生成结果。

7. 解读结果：查看SPSS输出结果中的统计量和显著性水平。

一般情况下，我们关注的是均值差异是否显著，即显著性水平是否
小于设定的显著性水平（通常为0.05或0.01）。

请注意，进行双样本T检验前需要满足一些基本假设，如两组
样本来自正态分布总体、具有相同的方差等。

在解读结果时，应考
虑是否满足这些假设。

以上是根据相关文献进行双样本T检验SPSS操作的基本步骤，希望对你有帮助！。

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（）。

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1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差是否相同。
2．根据第一步的结果，决定T统计量和自由度计算公式
（1）两总体方差未知且相同情况下，T统计量计算公式为
（2）两总体方差未知且不同情况下，T统计量计算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正的自由度，公式为
Means过程的计算公式为

研究问题比较不同性别同学的数学成绩平均值和方差。数据如表4-1所示。
表4-1 性别 Male Female
数学成绩表数学 99 88 79 54 59 56 89 23 79 89 99

实现步骤
图4-1 在菜单中选择“Means”命令
图4-2 Means对ຫໍສະໝຸດ 框从两种情况下的T统计量计算公式可以看出，如果待检验的两样本均值差异较小，t值较小，则说明两个样本的均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本的均值存在显著差异。
4.3.2 SPSS中实现过程
研究问题分析A、B两所高校大一学生的高考数学成绩之间是否存在显著性差异。

实现步骤
表4-2 两所学校学生的高考数学成绩表
在方差不相同的情况下，估计标准误差的计算方法是
4.4 两配对样本T检验 4.4.1 统计学上的定义和计算公式
定义：两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。
学校
清华北大 99 99 88 23 79 89 59 70
数学
54 50 89 67 79 78 56 89 89 56
图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
4.3.3 结果和讨论
在分析结果中，SPSS还自动给出了两样本均值差值的估计标准误差（Std. Error Difference）。在方差相同的情况下，估计标准误差的计算方法是
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
两配对样本T检验的前提要求如下。两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。样本来自的两个总体应服从正态分布。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。首先求出每对观察值的差值，得到差值序列；然后对差值求均值；最后检验差值序列的均值，即平均差是否与零有显著差异。如果平均差和零有显著差异，则认为两总体均值间存在显著差异；否则，认为两总体均值间不存在显著差异。
hah
s watet jess wish 2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
54.00
89.00 79.00 56.00 89.00 99.00 23.00 89.00 70.00 50.00 67.00 78.00 89.00 56.00
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。
SPSS 16实用教程
第4章均值比较和T检验
4.1
Means过程单一样本T检验
两独立样本T检验两配对样本T检验
4.2
4.3
4.4
在正态或近似正态分布的计量资料中，经常在使用前一章统计描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。本章介绍的T 检验方法，主要应用在两个样本间比较。如果需要比较两组以上样本均数的差别，这时就不能使用上述的T检验方法作两两间的比较。对于两组以上的均数比较，可以使用第5章中介绍的方差分析方法。
4.4.2 SPSS中实现过程
研究问题研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。数据如表4-3所示。
表4-3
人名 hxh yaju yu shizg
培训前后的成绩变化
数学 1 99.00 88.00 79.00 59.00 数学 2 98.00 89.00 80.00 78.00 化学 1 100.00 45.00 56.00 67.00 化学 2 90.00 99.00 70.00 78.00
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。
88.00
88.00 87.00 98.00 98.00 99.00 89.00 98.00 88.00 99.00 87.00 87.00 88.00 79.00

实现步骤
图4-8 “Pared-Samples T Test”对话框
4.4.3 结果和讨论
小结
在商业分析中，通常需要进行组与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验方法，就是主要用来进行两个样本间的比较。 T检验的基本原理是：首先假设零假设H0 成立，即样本间不存在显著差异，然后利用现有样本根据t 分布求得t值，并据此得到相应的概率值p，若p≤，则拒绝原假设，认为两样本间存在显著差异。
两个样本应是互相独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一批样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整。样本来自的两个总体应该服从正态分布。
两独立样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。在具体的计算中需要通过两步来完成：第一，利用F检验判断两总体的方差是否相同；第二，根据第一步的结果，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判断。
图4-5 “One-Sample T Test：OPtions”对话框
4.2.3 结果和讨论
4.3 两独立样本T检验 4.3.1 统计学上的定义和计算公式
定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。这个检验的前提如下。
计算公式如下。单样本T检验的零假设为H0总体均值和指定检验值之间不存在显著差异。采用T检验方法，按照下面公式计算T统计量：
4.2.2 SPSS中实现过程
研究问题分析某班级学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间是否存在显著性差异。数据如表4-1所示。

实现步骤
图4-4 “One-Sample T Test”设置框
图4-3 “Means：Options”对话框
4.1.3 结果和讨论
4.2 单一样本T检验 4.2.1 统计学上的定义和计算公式
定义：SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异。统计的前提样本总体服从正态分布。也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数与已知总体均数间的比较。
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。