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 (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),(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。

3.单样本T检验的应用举例

案例：利用住房状况问卷调查数据，推断家庭人均住房面积的平均值是否为20平方米。数据名字为“住房状况调查.sav”

推断家庭人均住房面积的平均值是否为20平方米。由于该问题设计的是单个总体，且要进行总体均值比较，同时家庭人均住房面积的总体可近似认为服从正态分布，因此，可采用单样本T检验来进行分析。

SPSS单样本T检验的基本操作步骤是：

⑴选择菜单：

【Analyze】→【Compare Means】→【O ne-Samples T Test】

出现如图所示的窗口。

图1

⑵选择待检验的变量到【Test Variables】，在【Test Value】框中输入检验值。

⑶按Option按钮定义其他选项，出现图2所示的窗口。Option选项用来指定缺失值的处理方法。另外，还可以输出默认95%的置信区间。

图2

至此，SPSS将自动计算t同嘉陵和对应的概率P-值。分析结果如表3和表4所示。

人均住房面积的基本描述统计结果

表3

人均住房面积单样本T 检验结果

表4

由表3可知，2993个家庭的人均住房面积的平均值为22平方米，标准差为12.7平方米，均值标准误差为（

n

S

）为0.23.表4中，第二列是t 统计量的观测值为8.64；第三列是自由度为2992；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，即t 统计量的分子部分；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为（1.55,2.46），由此计算出总体均值的95%的置信区间为（21.55,22.46）平方米。

该问题应采用双尾检验，因此比较α和p 。如果α给定为0.05，由于p 小于α，因此应拒绝原假设，认为家庭人均住房面积的平均值与20平方米由显著差异。95%的置信区间告诉我们有95%的把握认为家庭人均诸方面均值在21.55~22.46平方米之间。

三、两独立样本T 检验

1.两独立样本T 检验的目的

两独立样本T 检验的目的是利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。

2．两独立样本T 检验的基本步骤。 ⑴提出零假设

两独立样本T 检验的原假设0H 为：两总体均值无显著差异。表述为： 0H ：021=-μμ

1μ，2μ分别为第一个和第二个总体的均值。

⑵选择检验统计量

对两总体均值差的推断是建立在来自两个总体样本均值差的基础之上的，也就是希望利用两组样本均值的差去估计量总体均值的差。因此，应关注两样本均值的抽样分布。当两总

体分布分别为),(2

11σμN 和),(2

22σμN 时，两样本均值差的抽样分布仍为正态分布，该正态

分布的均值为21μμ-，方差为212σ。在不同的情况下，2

12σ有不同的计算方式。

第一种情况：当两总体方差未知且相等，即21σσ=时，采用合并的方差作为两个总体方差的估计，数学定义为

2

)1()1(212

2

22112

-+-+-=n n S n S n Sp

式中，21S ，2

2S 分别为第一组和第二组样本的方差；1n ，2n 分别为第一组和第二组样本的样本数。此时两样本均值差的抽样分布的方差2

12σ为

2

2

122

12

n Sp n Sp +

=σ 第二种情况：当两总体方差未知且不相等，即21σσ≠时，分别采用各自的方差，此时两样本均值差的抽样分布的方差2

12σ为：

2

2

12212

n S n S +

=σ ② 于是，两总体均值差检验的检验统计量为t 统计量，数学定义为：

212

2121)

(σ

μμ---=

X X t ③

在第一种情况下，t 统计量服从221-+n n 个自由度的t 分布；在第二种情况下，服从修正自由度的t 分布，修正的自由度定义为

2

2

2

21212122

2

2121)()()(n n

S n n S n S n S f ++= ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值。

该步的目的是计算F 统计量和t 统计量的观测值以及相应的概率P-值。SPSS 将自动依

据单因素方差分析的方法计算F 统计量和概率P-值，并自动将两组样本的均值、样本数、抽样分布方差等代入式③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。

第一步，利用F 检验判断两总体的方差是否相等，并据此决定抽样分布方差和自语度的计算方法和计算结果。如果F 检验统计量的概率P-值小于显著想水平α，则应拒绝原假设，认为两总体方差没有显著差异，应选择式②和式③计算出的结果：反之，若果概率P-值大于显著性水平α则不应拒绝原假设，认为两总体方差无显著差异。

第二步，体用t 检验判断两总体均值是否存在显著差异。如果t 检验统计量的概率P-值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为两总体均值有显著性差异；反之，如果概率P-值大于显著性水平α，则不应拒绝原假设，认为两总体均值无显著差异。

3.两独立样本T 检验的应用举例

原假设是：本市户口和外地户口的家庭收入人均值无显著性差异，即

0:210=-μμH

⑴选择菜单

【Analyze 】 → 【Compare Means 】 → 【Indendent- Samples T Test 】 于是出现如图所示的窗口。

图3

⑵选择检验变量到【Test V ariables （s ）】框中。

⑶选择总体标识变量到【Grouping Variables 】框中。

⑷按Define Groups 按钮定义两总体的标识值，显示如图4所示的窗口。其中【Use Specified Values 】表示分别输入对应两个不同总体的标志值；【Cut Point 】框中应输入一个数字，大于等于该值的对应另一个总体。

图4

⑸两独立样本t检验的Option选项含义与单样本t检验的相同。

分析结果如图5所示

本市户口和外地户口家庭人均住房面积的基本描述统计

Group Statistics

户口状

况N Mean

Std.

Deviation

Std. Error

Mean

人均面积本市户

口

2825 21.725

8

12.17539 .22907

外地户

口

168 26.716

5

18.96748 1.46337

图5

由图5可以看出，本市户口和外地户口的家庭人均住房面积的样本平均值有一定的差距。通过检验应推断这种差异是抽样误差造成的还是系统性的。

本市户口和外地户口家庭人均住房面积两独立样本t检验结果

图6

图6是本市户口和外地户口家庭人均住房面积的均值检验结果。分析结论应通过两步完成。第一步，两总体方差是否相等的F检验。这里，该检验的F统计量的观测值为65.469，对应的概率P-值为0.00.如果显著性水平 为0.05，由于概率P-值小于0.05，可以认为两总体的方差有显著差异。第二步，两总体均值的检验。在第一步中，由于两总体方差有显著差，因此应看第二行T检验的结果。其中T统计量的观测值为-3.369，对应的双尾开率P-值为0.001.如果显著性水平为0.05，由于概率P-值小于0.05，因此认为两总体的均值有显著差异，即本市户口和外地户口的家庭人均住房面积的平均值存在显著差异。图6中的第七列和第八列分别为T统计量的分子和分母；第九列和第十列为两总体差的95%置信区间的上限和下限。

三．两配对样本T 检验

1.两配对样本T 检验的目的

两配对样本T 检验的目的是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。

配对样本通常有两个特征：第一，两组样本的样本数相同;第二，两组样本观测值的先后顺序是一一对应的，不能随意更改。

2.两配对样本T 检验的基本步骤。

⑴提出原假设

两配对样本T 检验的原假设0H 为：两总体均值无显著差异，表述为0H ：021=-μμ。

1μ，2μ分别为第一个和第二个总体的均值。

⑵选择统计量。

两配对样本T 检验采用T 统计量。其思路是：首先，对两组样本分别计算出每对观测值的差值得到差值样本；然后，体用差值样本，通过对其均值是否显著为0的检验来推断两总体均值的差是否显著为0.如果差值样本的均值与0有显著差异，则可以认为两总体的均值有显著差异；反之，如果差值系列的均值与0无显著差异。则可以认为两总体均值不存在显著差异。

⑶计算检验统计量观测值和概率P-值

SPSS 将计算两组样本的差值，并将相应数据代入式①，计算出T 统计量的观测值和对应的概率P-值。

⑷给定显著水平α，并作出决策。

给定显著水平α，与检验统计量的概率P-值作比较。如果概率P-值小于显著水平α，则应拒绝原假设，认为差值样本的总体均值与0有显著不同，两总体的均值有显著差异；反之，如果概率P-值大于显著水平α，则不应拒绝原假设，认为差值样本的总体均值与0无显著不同，两总体的均值不存在显著差异。

3.两配对样本T 检验的应用举例。

案例：为研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某美体健身机构对35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研。首先将其喝减肥茶以前的体重记录下来，三个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来。通过这两组样本数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。

SPSS 两配对样本T 检验的基本操作步骤如下： ⑴选择菜单：

【Analyze 】 → 【Compare Means 】 → 【Paired-Samples T Test 】 于是出现如图7所示的窗口

图7

⑵选择一对或若干对检测变量到【Paired Variables】框中。

⑶两配对样本T检验的Option选项含义和单样本T检验的相同。

至此，SPSS将自动计算T统计量和对应的概率P-值。分析结果如图8、图9和图10所示。

喝茶前和喝茶后体重的基本描述统计量

Paired Samples Statistics

Mea

n N

Std.

Deviation

Std. Error

Mean

Pair 1 喝茶前体重89.2

571

35 5.33767 .90223

喝茶后体重70.0

286

35 5.66457 .95749

图8

图8表明，喝茶前和喝茶后样本的平均值有较大差异。喝茶后的平均体重低于喝茶前的平均体重。

喝茶前和喝茶后体重的简单相关系数及检验

Paired Samples Correlations

N Correlatio

n Sig.

Pair 1 喝茶前体重& 喝后

体重

35 -.052 .768

图9

图9中，第三列是喝茶前和喝茶后两组样本的简单相关系数，第四列是相关系数检验的概率P-值。它表明在显著性水平 为0.05时，肥胖志愿者服用减肥茶前后的体重并没有明显的线性变化，喝茶前和喝茶后体重的线性相关程度较弱。

喝茶前和喝茶后体重的两配对样本T检验结果

图10

图10中，第二列是喝茶前与喝茶后体重的平均差异，相差了19.2公斤；第三列是差值样本的标准差；第四列是差值样本分布的标准差；第五列、第六列是差值95%的置信区间的上限和下限；第七列是T检验统计量的观测值；第八列是R检验统计量观测值对应的双尾概率P-值，接近于0.如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝原假设，即认为总体上体重差的平均值与0有显著不同，意味着喝茶前与喝茶后的体重平均值存在显著差异，可以认为该减肥茶具有显著的减肥效果。

四、参考文献。

［1］薛微《统计分析与SPSS的应用》中国人名大学出版社2009年11月第4次出版

［2］罗良青《统计学》高等教育出版社2008年5月

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。

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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。