t检验使用条件及在SPSS中地应用

t检验使用条件及在SPSS中的应用

t检验是对均值的检验，有三种用途，分别对应不同的应用场景：

1)单样本t检验（One Sample T Test）：对一组样本，检验相应总体均值是否等于某

个值；

2)相互独立样本t检验（Independent-Sample T Test）：利用来自某两个总体的独立

样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异；

3)配对样本t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象

分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对

象处理前后。

下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。

一、单样本t检验

1.1简介

1)单样本t检验的目的

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，它是对总体均值的检验。

2)单样本t检验的前提

样本来自的总体应服从和近似服从正态分布，且只涉及一个总体。如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状，就不能用单样本t检验，而要改用单样本的非参数检验。

3)单样本t检验的步骤

a)提出假设

单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，为此，

给定检验值μ，提出假设：

：μ = μ（原假设，null hypothesis）

：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，）

b)选择检验统计量

属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量：

μ

，其中，和分别为样本均值和方差，t的自由度为n-1

SPSS中还将显示均值标准误差，计算公式为，即t统计量的分母部分。

c)计算统计量的观测值和概率

将样本均值、样本方差、μ带入t统计量，得到t统计量的观测值，查t分布界

值表计算出概率P值。

d)给出显著性水平α，作出统计判断

给出显著性水平α，与检验统计量的概率P值作比较。当检验统计量的概率值小于

显著性水平时，则拒绝原假设，认为总体均值与检验值μ之间有显著性差异；反

之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为总体均值与检

验值μ之间没有显著性差异。

1.2在SPSS中的实现

首先是检验样本的分布是否符合正态分析，检验方法见《正态性检验和正态转换的方法以及在SPSS中的实现》，如果符合正态分布或近似符合正态分布，则进行t检验，否则进行非参数检验。

步骤1)在比较均值中选择单样本t检验，弹出单样本t检验对话框。

步骤2)选择待检验的变量和检验值。点击“选项”可以选择置信区间（决定显著性水平）和缺失值的处理方式。

按分析顺序排除个案(翻译不是很好，原文是Exclude cases analysis by analysis)：在检验过程中，仅提出参与分析的缺失值。

按列表提出个案(Exclude cases listwise):剔除含缺失值的个案。

步骤3)点击确定，解读分析结果

从分析结果看出，样本的总数n为2993，平均值Mean为22,大于步骤2中给定的

均值20。在95%的置信区间里，给定的显著性水平为0.05。从结果中可以看出，

Sig.(2-tailed)=0.000<0.05，拒绝原假设，H0:u=u0。即人均住房面积的平均值与

20平方米有显著差异。

二、独立样本t检验

2.1简介

1)独立样本t检验的目的

利用来自某两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异；

2)独立样本t检验的前提

样本来自的总体应服从或近似服从正态分布

两组样本相互独

两样本的总体方差相等，若两样本的总体方差不相等时，采用近似 t 检验。

独立样本t检验涉及的是两个总体，并采用t检验的方法，同时要求两组样本相互

独立，即从一个总体中抽取一组样本对另一个总体抽取的样本没有影响，两组样本

的个案数目可以不相等。如果两个样本有一个不符合正态分布或不清楚总体分布的

形状，就不能用t检验，而要改用两个独立样本的非参数检验。

3)独立样本t检验的步骤

a)提出假设

独立样本t检验需要检验两个总体的均值是否存在显著性差异，为此，提出假设：：μ = μ（原假设，null hypothesis）

：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，）

b)选择检验统计量

第一种情况：当两总体方差未知且相等，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，数学定义为

μμ

ω

,和分别为样其中，和为两个样本的容量，

ω

本方差。

第二种情况，当两总体方差不相等时，采用数学定义

μμ

可见，两独立样本t检验的结论在很大程度上取决于两个总体的方差是否相等，

这就就就要求在进行t检验之前要检验两个总体的方差是否相等，也称为方差

齐性检验。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。F检验的原假设是两个总

体的方差相等，在执行检验过程中，若概率P值小于给定的显著水平，则拒绝

原假设，即认为方差不相等，否则认为方差相等。

c)计算统计量的观测值和概率

在给定原假设的条件下，将检验值0代入μμ，将样本均值、样本方差、

样本容量代入公式，得到t统计量的观测值，查t分布界值表计算出概率P值。

d)给出显著性水平α，作出统计判断

给出显著性水平α，与检验统计量的概率P值作比较。当检验统计量的概率值小于

显著性水平时，则拒绝原假设，认为两个总体的均值有显著性差异；反之，如果检

验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为两个总体的均值之间没有

显著性差异。

2.2在SPSS中的实现

步骤1)两独立样本t检验之前，对于数据的正确处理是一个非常关键的任务，spss 要求两组数据在一个变量中，即在一个列中，同时要定义一个存放总体标志的标识

变量。

步骤2)选择“检验变量”和“分组变量”，在“定义组”时，此处使用指定值，因为原始数据已经定义相关组。置信区间通常是默认的95%。

步骤3)结果解释：表中给出了t检验的两个结果，一个是方差相等时的t检验结果，一个是方差不相等时的t检验结果，到底应该采用哪种t检验结果取决于“方差方

程的levene检验”结果，表中通过F检验的观察值为65.469，概率值为0，小于

显著性水平，认为方差存在显著差异。

在方差不相等的条件下，，则采用“方差不相等”这一行对应的t检验结果，再通

过t检验的结果知，概率值都是小于显著性水平，认为两个总体的均值存在显著差

异。最后的两列给出95%置信区间与总体均值差的上下限。

三、两配对样本t检验

3.1简介

1)两配对样本t检验的目的

检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。

2)两配对样本t检验的前提

配对设计的数据一一对应，前后顺序不能颠倒，样本容量相同

配对样本的差值 d 变量服从正态分布

3)两配对样本t检验步骤

其检验思路就是做差值，转化为单样本t检验，最后转化为差值序列总体均值是否与0有显著差异做检验。具体来讲，配对样本t检验是通过求出每对观测值之差，所有样本的观测值之差形成一个新的单样本，显然，如果两个样本的均值没有差异，则两个样本值之差的均值应该接近0，这实际就转化为了单样本t检验，检验值为0。所以配对样本t检验就是检验差值来自总体的均值是否为零，这就要求差值来自的总体服从正态分布。

a)构造新的统计量D=，对用的样本.这样就转化为

单样本t检验问题，即检验D的均值是否与0有显著性差异。首先检验差值统计量

是否符合正态分布，如果不符合，则

b)提出假设

：μ（原假设，null hypothesis）

：μ≠（备择假设,alternative hypothesis，）

c)选择检验统计量

d) 计算统计量的观测值和概率 将样本均值代入t 统计量，得到t 统计量的观测值，查t 分布界值表计算出概率P

值。

e) 给出显著性水平α，作出统计判断

给出显著性水平α，与检验统计量的概率P 值作比较。当检验统计量的概率值小于

显著性水平时，则拒绝原假设，认为两样本差值的均值与检验值 之间有显著性差

异；反之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为两样本

差值的均值与检验值 之间没有显著性差异。

3.2在SPSS 中的实现

步骤1) 调出窗口

步骤2) 置信区间默认的是95%，缺失值的处理方法选择是第一种方法。

步骤3) 结果解释

1d d d d d t n S μν-====

-d S =

第一个表格是数据的基本描述。

第二个是数据前后变化的相关系数，那个概率P值是相关系数的概率值，概率小于

显著性水平0.05，所以拒绝原假设，即认为用中草药青木香治疗前后的舒张压有

显著的相关性；。

第三个表格是数据相减后与0的比较，通过概率值为0，小于显著性水平0.05，则

拒绝原假设，相减的差值与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化。

附 t检验注意事项：

1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布) 。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，只好使用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯

第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。

6、涉及多组间比较时，慎用t检验。

科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时）。

最新SPSS中T检验的应用1

S P S S中T检验的应用 1

本文指在简述SPSS中的T检验，主要说明了T检验的原理和应用，及使用范围。和SPSS中的基本操作。 T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。T检验分为3类：单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。 关键词： T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。

目录 一、单样本T检验 (3) 1.单样本T检验的目的。 (3) 2.单样本T检验的基本步骤。 (3) 3.单样本T检验的应用举例 (4) 三、两独立样本T检验 (5) 1.两独立样本T检验的目的 (5) 2．两独立样本T检验的基本步骤。 (5) 3.两独立样本T检验的应用举例 (7) 三．两配对样本T检验 (9) 1.两配对样本T检验的目的 (9) 2.两配对样本T检验的基本步骤。 (9) 3.两配对样本T检验的应用举例。 (9) 四、参考文献。 (11)

一、单样本T 检验 1.单样本T 检验的目的。 单样本t 检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 2.单样本T 检验的基本步骤。 ⑴.提出原假设。 单样本T 检验的原假设0H 为：总体均值与检验值之间不存在显著差异，表述为0H ：0μμ=。μ为总体均值，0μ为检验值。 ⑵.选择检验统计量。 当总体分布为正态分布),(2σμN 时，样本均值的抽样分布仍为正态分布，该正态分布的均值为μ，方差为2σ/n ，即 ), (~2 n N X σμ 式中，μ为总体均值，当原假设成立时，0μμ=；2σ为总体方差；n 为样本数。总体分布近似服从正态分布时。通常总体方差是未知的，此时可以用样本方差2S 替代，得到的检验统计量为t 统计量，数学定义为: n S X t 2 μ-= ① 式中，t 统计量服从n-1自由度为t 分布。单样本t 检验的检验统计量即为t 统计量。当认为原假设成立时μ用0μ代入。 ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值

spss中t检验的应用

本文指在简述SPSS中的T检验，主要说明了T检验的原理和应用，及使用范围。和SPSS中的基本操作。 T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。T检验分为3类：单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。 关键词： T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。

目录 一、单样本T检验 (3) 1.单样本T检验的目的 (3) 2.单样本T检验的基本步骤 (3) 3.单样本T检验的应用举例 (4) 三、两独立样本T检验 (5) 1.两独立样本T检验的目的 (5) 2．两独立样本T检验的基本步骤 (5) 3.两独立样本T检验的应用举例 (7) 三、两配对样本T检验 (9) 1.两配对样本T检验的目的 (9) 2.两配对样本T检验的基本步骤 (9) 3.两配对样本T检验的应用举例 (9) 四、参考文献 (12)

一、单样本T 检验 1.单样本T 检验的目的。 单样本t 检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 2.单样本T 检验的基本步骤。 ⑴.提出原假设。 单样本T 检验的原假设0H 为：总体均值与检验值之间不存在显著差异，表述为0H ： 0μμ=。μ为总体均值，0μ为检验值。 ⑵.选择检验统计量。 当总体分布为正态分布),(2 σμN 时，样本均值的抽样分布仍为正态分布，该正态分布的均值为μ，方差为2 σ/n ，即 ), (~2 n N X σμ 式中，μ为总体均值，当原假设成立时，0μμ=；2 σ为总体方差；n 为样本数。总体 分布近似服从正态分布时。通常总体方差是未知的，此时可以用样本方差2 S 替代，得到的检验统计量为t 统计量，数学定义为: n S X t 2 μ-= ① 式中，t 统计量服从n-1自由度为t 分布。单样本t 检验的检验统计量即为t 统计量。当认为原假设成立时μ用0μ代入。 ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值 该步目的是甲酸检验统计量的观测值和相应的概率P-值。SPSS 将自动将样本均值、 0μ、样本方差、样本数代入式①中，计算出t 统计量的观测值和对应的概率P-值。 ⑷给定显著性水平α，并作出决策。 如果概率P-值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为总体均值与检验值之间存在显著差异；反之，如果概率P-值大于显著性水平α，则不应拒绝原假设，认为总体均值与检验值之间无显著差异。

SPSS简明教程(X2检验和T检验)

SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对

话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2 Open File对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3 Open Excel Data Source对话框 4．数据编辑

在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5 SPSS数据的保存 5. 数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。

t检验使用条件及在SPSS中地应用

t检验使用条件及在SPSS中的应用 t检验是对均值的检验，有三种用途，分别对应不同的应用场景： 1)单样本t检验（One Sample T Test）：对一组样本，检验相应总体均值是否等于某 个值； 2)相互独立样本t检验（Independent-Sample T Test）：利用来自某两个总体的独立 样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异； 3)配对样本t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象 分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对 象处理前后。 下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。 一、单样本t检验 1.1简介 1)单样本t检验的目的 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，它是对总体均值的检验。 2)单样本t检验的前提 样本来自的总体应服从和近似服从正态分布，且只涉及一个总体。如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状，就不能用单样本t检验，而要改用单样本的非参数检验。 3)单样本t检验的步骤 a)提出假设 单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，为此， 给定检验值μ，提出假设： ：μ = μ（原假设，null hypothesis） ：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，） b)选择检验统计量 属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量：

μ ，其中，和分别为样本均值和方差，t的自由度为n-1 SPSS中还将显示均值标准误差，计算公式为，即t统计量的分母部分。 c)计算统计量的观测值和概率 将样本均值、样本方差、μ带入t统计量，得到t统计量的观测值，查t分布界 值表计算出概率P值。 d)给出显著性水平α，作出统计判断 给出显著性水平α，与检验统计量的概率P值作比较。当检验统计量的概率值小于 显著性水平时，则拒绝原假设，认为总体均值与检验值μ之间有显著性差异；反 之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为总体均值与检 验值μ之间没有显著性差异。 1.2在SPSS中的实现 首先是检验样本的分布是否符合正态分析，检验方法见《正态性检验和正态转换的方法以及在SPSS中的实现》，如果符合正态分布或近似符合正态分布，则进行t检验，否则进行非参数检验。 步骤1)在比较均值中选择单样本t检验，弹出单样本t检验对话框。 步骤2)选择待检验的变量和检验值。点击“选项”可以选择置信区间（决定显著性水平）和缺失值的处理方式。

spss简明教程检验和t检验

S P S S最适用的统计学方法（X2检验和T检验） 1．SPSS的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSSforWindows对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。 3．读取外部数据 当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2OpenFile对话框 （2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。 范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。 图2.3OpenExcelDataSource对话框 4．数据编辑 在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。 5．SPSS数据的保存 SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。 图2.5SPSS数据的保存 5.数据分析 在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。

用SPSS进行单样本T检验(OneSampleTTest)

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子： 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 分析：此检验的假设是： H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断： 1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 同上，打开SPSS,读入数据，结果： 从结果中判断： t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。

T检验相关spss数据

第一问：两组评酒员的评价结果有显著性差异，第二组更可靠一些T检验 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 第一组红27 73.056 7.3426 1.4131 第二组红27 70.515 3.9780 .7656 频率

频率表 第一组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效53.9 1 3.7 3.7 3.7 58.7 1 3.7 3.7 7.4 59.9 1 3.7 3.7 11.1 62.7 1 3.7 3.7 14.8 68.6 1 3.7 3.7 18.5 69.2 1 3.7 3.7 22.2 70.1 1 3.7 3.7 25.9 71.5 1 3.7 3.7 29.6 72.2 1 3.7 3.7 33.3 72.3 1 3.7 3.7 37.0 73.0 2 7.4 7.4 44.4 73.3 1 3.7 3.7 48.1 73.8 1 3.7 3.7 51.9 74.2 1 3.7 3.7 55.6 74.6 1 3.7 3.7 59.3 74.9 1 3.7 3.7 63.0 77.1 1 3.7 3.7 66.7 77.2 1 3.7 3.7 70.4 78.0 1 3.7 3.7 74.1 78.6 2 7.4 7.4 81.5 79.3 1 3.7 3.7 85.2 80.3 1 3.7 3.7 88.9 80.4 1 3.7 3.7 92.6 81.5 1 3.7 3.7 96.3 85.6 1 3.7 3.7 100.0 合计27 100.0 100.0 第二组红 频率百分比有效百分比累积百分比有效61.6 1 3.7 3.7 3.7 65.3 1 3.7 3.7 7.4 65.4 1 3.7 3.7 11.1

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。 表中的F检验就是方差齐性检验，它的Sig值为0.066，在0.05水平下不能拒绝原假设。也就是说，可以认为方差是齐的。这样就看表中的第一行后面的Sig值。由于后面的T 检验的Sig值为0.025，小于0.05的显著性水平。因此在0.05水平下拒绝原假设。 如果表中的F检验得结果是方差不齐，则应看下面一行的后面的Sig值。不过，这种情况建议你采用非参数检验方法。 配对样本T检验看最后一个表的sig值

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。

spss简明教程(x检验和t检验)

SPSS 最适用的统计学方法（X 2 检验和T 检验） 1． SPSS 的启动 （1） 在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows 对话框， 2．创建一个数据文件 三个步骤： （1）选择菜单 【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。 （2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。 （3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。 3．读取外部数据 当前版本的SPSS 可以很容易地读取Excel 数据，步骤如下： （1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。 图2.2 Open File 对话框 （2）选择要打开的Excel 文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel 数据源对话框，如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下： 工作表 下拉列表：选择被读取数据所在的Excel 工作表。 范围 输入框：用于限制被读取数据在Excel 工作表中的位置。 图2.3 Open Excel Data Source 对话框 4．数据编辑 在SPSS 中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit 和Data 菜单中。 5．SPSS 数据的保存 SPSS 数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS 数据保存。 图2.5 SPSS 数据的保存 5. 数据分析 在SPSS 中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下 6.语言切换：编辑（E ）—选项（N ）--用户界面-语言--简体中文 第六章：描述性统计分析(X 2检验) 完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X 2检验也 在其中完成。

看SPSS软件如何实现t检验

SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是世界上应用最广泛的专业统计软件。由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点，因此SPSS对于非专业统计工作者来说是很好的选择。 T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标 准差σ未知的正态分布资料。 T检验适合用于随机样本，单个样本所代表的总体呈正态分布，且各样本所代表的总体方差齐，比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。 一、单样本T检验 单样本t检验的目的是利用来自总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 SPSS软件操作流程： 1.Analyze > Compare Means > One-Sample T Test

2.在打开的one-sample T Testp窗口中，检验变量（Test Variable）选择血红蛋白x, 检验值（Test Value）中输入14.02, 点击OK。输出结果。 二、独立样本T检验 独立样本T检验是用于两个独立样本均值的比较。两个样本必须独立且服从正态分布。 1.按照Analyze>Compare Means>Independent-Sample T Test操作打开Independent-Samples T Test窗口。

2.检验变量中选择PreWeight, 检验值为group(0 1)。点击OK，输出结果。 注意：Levene's test用于确定方差齐性，注意根据该结果判断哪一行数据为最终结论。如果分组在3组或3组以上的均值比较可以应用单因素ANOVA。 三、配对T检验 配对T检验用于比较成对数据均值差异。比如配对的两组受试对象分别接受两种处理后的比较。

T检验简易教程-SPSS

速度知觉实验数据处理之SPSS简易教程 配对样本T检验 T检验是做什么的？ T检验是对组与组之间平均水平的比较。 什么是配对样本T检验？ 配对样本是指样本x1,x2,…x n,与y1,y2,…y n ,不可以独立颠倒顺序，如果顺序颠倒，就会改变问题的性质。比如要考察一项培训的效果，培训前和培训后分别对每个学生进行测试，得到两组分数，要比较培训前后的分数有无显著差异，就需要使用配对样本T检验。如果顺序颠倒，将A学生培训前的分数与B学生培训后的分数相比较，是没有意义的。 对于本实验来说，需要分别比较（1）快速和慢速情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异；（2）远距离和近距离情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异。 步骤一，输入数据（图中所有数据均为随机虚拟！）。 打开SPSS，输入数据。SPSS的主体页面和Excel是相似的，直接将数据输入表格中即可。将所有快速（慢速）条件下的数据输入“快速”（慢速）一栏（不区分距离远近），但必须注意的是，横向的两个数据是同一位被试的数据（配对！）。 步骤二，统计分析 点击分析→比较均值→配对样本T检验，如图

单击之后，出现下面的界面： 然后把左边的“快速”“慢速”“远距离”“近距离”放到右边，方法是点击中间的蓝色箭头，放置结果如下， 单击确定，之后会弹出输出结果的界面，可以找到T检验的结果，

最重要的是红框里面的结果，Sig代表显著性，如果小于0.05，则认为两组平均水平具有显著差异，如果小于0.01，则是极其显著的差异。（图中的结果表示不显著，由于数据完全是随机虚拟，此结果没有任何意义！） 注意：在最后的结果呈现中，请将均值，标准差，T，df,Sig,这几项结果放在三线表中，请勿直接将SPSS的结果黏贴到实验报告中。

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本得t检验、F检验、显著性差异、计算p值SPSS版本为SPSS 20、 如有以下两组独立得数据,名称分别为“111”,“222”。 111组:4、5、6、6、4 222组:1、2、3、7、7 首先打开SPSS,输入数据,命名分组,体重与组名要对应,111组得就不要输入到222组了。数据视图如下: 变量视图如下,名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等

点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里,分组变量为“分组嗷嗷嗷”,检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键得一步】点击分组嗷嗷嗷,进行“定义组”

【关键得一步】输入对应得两组数据得组名: “111”与“222” 点击确定,可见数据与组名对应上了。

点击“确定”,生成T检验得报告,即将大功告成！

第一个表都知道什么回事就不缩了,excel都能实现得。 第二个表才就是重点,不然用SPSS干嘛。 F检验:在两样本t检验中要用到F检验,F检验又叫方差齐性检验,用于判断两总体方差就是否相等,即方差齐性。 如图:F旁边得Sig得值为、007 即0、007, <0、01, 即两组数据得方差显著性差异！ 瞧到“假设方差相等”与“假设方差不相等”了么？ 此时由于F检验得出Sig <0、01,即认为假设方差不相等！因此只关注红框中得数据即可。 如图,红框内,Sig(双侧),为、490即0、490,也就就是您们要求得P值啦, Sig ( 也就就是P值) >0、05,所以两组数据无显著性差异。 PS:同理,如果F检验得Sig >、05(即>0、05),则认为两个样本得假设方差相等。 所以相应得t检验得结果就瞧上面那行。 by 20150120 深大医学院FG

SPSS统计分析教程-独立样本T检验

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 Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig.t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper X Equal variances .032.86022.019.4363.1729.7948

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。