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。

SPSS—单样本T检验

一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断： 1、以71个被调查学生为样本做T 检验 由表a 可知，71个观测的平均值为71.21，标准差为15，120，均值标准误为1.794。 表b 中，第二列是t 统计量的观测值为0.675，第三列是自由度n-1=70，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（1.211），即t 统计量的分子部分，他除以表a 的均值标准误（1.794）后得到t 统计量的观测值0.675，第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间，为（67.63，74.79）。 对于研究的问题应采用双尾检验，因此比较 2α和2 p ，即比较α和p 。由于p 大于α（0.05），因此不能拒绝零假设，认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。70分包含在置信区间内，也证实了上述推断。

2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举 表c Bootstrap 指定 采样方法简单箱图 样本数1000 置信区间度95.0% 置信区间类型百分位 由表c可知，自举过程执行1000次，随机数种子指定为默认值2000000，采样方法为简单箱图。 中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12，1000个均值的标准差为1.82，由此得到的均值95%的置信区间为（67.18，74.46） 表e中没有给出双尾检验的概率p值，但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在 67.184~74.463之间。70包含在置信区间内。用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

统计分析软件SPSS详细教程

10.11统计分析软件&SPSS建立数据 目录 10.11统计分析软件&SPSS建立数据 (1) 10.25数据加工作图 (1) 11. 08绘图解答&描述性分析： (3) 2.描述性统计分析： (4) 四格表卡方检验：（检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布） (7) 第七章非参数检验 (10) 1.单样本的非参数检验 (11) （1）卡方检验 (11) （2）二项分布检验 (12) 2.两独立样本的非参数检验 (13) 3.多独立样本的非参数检验 (16) 4.两相关样本的非参数检验 (16) 5.多相关样本的非参数检验 (18) 第五章均值检验与T检验 (20) 1.Means过程（均值检验）（ (20) 4. 单样本T检验 (21) 5. 两独立样本T检验 (22) 6.两配对样本T检验 (23) 第六章方差分析 (25) 单因素方差分析： (25) 多因素方差分析： (29) 10.25数据加工作图 1.Excel中随机取值：=randbetween(55,99) 2.SPSS中新建数据，一列40个，正态分布随机数：先在40那里随便输入一个数表示选择40个可用的，然后按一下操作步骤： 3.排序：个案排秩

4.数据选取：数据-选择个案-如果条件满足： 计算新变量： 5.频次分析：分析-统计描述-频率

还原：个案-全部 6.加权： 还原 7.画图： 11. 08绘图解答&描述性分析：1.课后题：长条图

2.描述性统计分析： （1）频数分析：

（2）描述性分析： 描述性统计分析没有图形功能，也不能生成频数表，但描述性分析可以将原始数据转换成标准化得分，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。 操作： 分析—描述性分析：然后对结果进行筛选，去掉异常值，就得到标准化的数据： 任何形态的数据经过Z标准化处理之后就会是正态分布的<—错误！标准化是等比例缩放的，不会改变数据的原始分布状态， （3）探索分析：（检验是否是正态分布：茎叶图、箱图） 实例：

SPSS单个样本T检验实验报告(一)

《统计学》实验分析报告 实验完成者 班级 2013级班 学号 实验时间 2015年6月5日 一、实验名称 假设检验——单个样本T检验 二、实验目的 掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 三、实验步骤 1、打开SPSS，选择输入数据； 2、由于已经有建好的数据，因此打开“电子元件抽验”； 3、在分析中选择比较均值，单样本t检验，将阻值添加到检验变量。 4、检验值为0.14，置信区间默认为95%，点击确定。 四、实验结果及分析 附件一：单个样本统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误； 附件二：单个样本检验表，给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间 1、附件二——单个样本检验表中，第一批元件样本双尾T检验的显著性概率（Sig.(双侧)）, Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。

2、由附件二同样可以看出，对于第二批和第三批元件，显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设，认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异，即认为产品合乎质量要求； 3、综上，第一批元件不符合质量要求，第二、三批元件符合质量要求。 五、自评及问题 掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。 六、成绩 七、指导教师 田劲松 附件一、 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 第一批元件样本电阻值 15 .14200 .002673

SPSS统计分析练习及答案

SPSS 统计分析练习题目 －2012-10-26 学号：________________________ 姓名：___________________________ (注：将本文件以学号+姓名.doc 的形式另存为一个文件，例2008144154葛爽.doc ，然后以附件形式发送至 all689@https://www.sodocs.net/doc/ef6373298.html, ，时间截止到2012年10月31日。没有指明数据文件名称的题目需自行在SPSS 中建立数据文件并录入相应数据，回答问题时应将SPSS 中的主要输出结果粘贴于答案中。) 1．一所国际新闻学校每年从各大高校中招募刚刚毕业的本科生参加培训，进而作为记者参加新闻工作。大多数刚刚毕业的学生以前没有任何做记者的经验，所以在正式成为一名记者之前，必须进行一段时间的学习，作为职业的预备课程。该国际新闻学校于是设计了两种培训方案： 方案A ：学生参加为期15周的全天课程听课学习，随后参加预备课程考试； 方案B ：学生直接先参加6个月的记者实习，再进行为期15周的全天课程听课学习，最后进行预备课程考试。 为了评估两种方案各自的有效性，学校随机选出了20名学生参加实验。事前还根据他们的文学等相关学科的成绩对这20人进行了分组，20人分成10组，每组中2人的成绩相近，然后随机地将2人分配去参加方案A 和方案B 的培训。 下表是这20人预备课程本学期的成绩单： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A 50 68 72 54 42 60 56 72 63 61 B 62 62 58 74 60 66 64 64 78 66 请问上面的数据是否证明了先参加实践对提高平均测试分数的效果显著？ Independent Samples Test 1.843.1911.54518.140.60006239921373013731.5455.331.143.6000623993098710987 Equal varia Equal varia assumed X F Sig.vene's Test f ality of Varian t df g. (2-taile Mean ifferenc td. Erro ifferenc Lower Upper 5% Confiden nterval of the Difference t-test for Equality of Means 因p=0.140>0.05，故不能证明先参加实践对提高平均测试分数的效果显著。 2．早在1990年，美国巴维利亚的6个省报道了他们的婴儿死亡率(每1000名活着出生的婴儿的死亡数)以及母乳喂养率(母乳喂养婴儿的比例)的数据如下： 省号码 死亡率(每1000名婴儿中的死亡人数) 母乳喂养率(%) 1 250 60 2 320 30 3 170 90 4 300 60 5 270 40

spss 单样本t检验操作步骤

spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据

Sig=0.000 差异显著

独立样本t检验（两组数据） Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同

成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test

单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)

Factor （因素）1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值？＜0.05（差异显著）若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor （固定因素） Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects（主因素） Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)

用SPSS19进行单样本T检验 截屏

用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者：邀月来源：博客园发布时间：2010-10-14 00:13 阅读：305 次原文链接[收藏] 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：

spss操作独立样本T检验模板

例题：对某地区的山地和平原土壤中的磷含量的背景值各取了10个样品，数据如下所示: (单位：10-6)，问山地与平原土壤中磷含量是否有显著性差异。( 25分) 1、本题中自变量个数等于2,且不是来自于同一组样本，故采用独立样本T检验 2、打开spss，在变量视图内定义变量，由题目可知，磷含量为“计量资料”，归类为“度量变量”，地形为计数资料，归类为“名义变量”，并对地形进行赋值，如图输入： 3、在数据视图内如下图输入数据： 4、独立样本T检验进行的假设： (1)数据必须为连续性数据； 2 2 ⑵方差齐性(可偏不齐，即(T 1 / (T 2 <3)； (3)每组数据均服从正态分布 5、进行验证： (1)由题目可以看出，数据为连续型数据，满足； (2)此检验可于结果中查看； (3)首先，新建spss视图，重新输入变量进行探索队列，如下图所示:

将“山地”“平原”选入因变量列表，并于“绘图(T) ”中勾选“带检验的正态图”，操作步骤如下图所示： 根据正态性检验表的“ K-S检验”结果，由于样本内数据数量＜30,故看Shapiro-Wilk 结果, 由于两者的sig均大于，故满足正态分布 *. a. Lilliefors 显著性校正 6、进行独立样本T检验: (1)依次点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”，调出独立样本T检验对话框: ⑵将“磷含量”选入检验变量(T)，将“地形”选入分组变量，然后定义组，于主页面中点 击“确定”，输出结果： 7、结果分析:

根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验，F统计量的sig值＜,否认方差相等的假设，认为方差不齐性，故参考第二行的t检验结果； 第二行t检验的双侧sig=＞，即可认为在的显著性水平上，山地与平原土壤中磷含量

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的： 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。 实验变量： 以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法：多元线性回归分析法 软件： 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open；

2. Opening excel data source——OK. 第二步： 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method选择Stepwise. 进入如下界面： 2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、

Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue. 3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue.

SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析

SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析 2011-08-26 14:55 在使用SPSS进行单样本T检验时，很多人都会问，如果数据不符合正太分布，那还能够进行T检验吗？而大样本，我们一般会认为它是符合正太分布的，在鈡型图看来，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差，即：N(p, Q) 如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多，我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素，经过观察分析，进行随机取样，查看最终老鼠是否活着。 问题：很多人认为，雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多？ 我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。 下面进行参数设置：a 代表：雄性老鼠 b代表：雌性老鼠 tim 代表：生存时间，即指经过多长时间后，去查看结果 0 代表：结果死亡 1 代表：结果活着 随机抽取的样本，如下所示：

打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验，如下图所示：

将你要分析的变量，移入右边的框内，再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内，“组别group（）里面的两个参数，不能够随意设置，必须要跟样本里面的数字一致 点击确定后，分析结果，如下所示： 从组统计量可以看出，雄性老鼠的存活下来的均值为0.73，但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00，很明显，雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多，但是一般我们不看这个结果，为什么？因为样本不够大，如果将样本升至10000个？也许这个均值将会发生变化，不具备统计学意义， 我们一般只看独立样本检验的结果。 独立样本检验，提供了两种方法：levene检验和均值T检验两种方法 Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果SIG>0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果 SIG<0.05，证明假设不成立，拒绝原假设。 进行levene检验结果判断是第一步，从上图，可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立，所以看第二行，方差不相等的情况 sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平，不应该拒绝原假设：即指：雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后，存活下来的个数没有显著的差异

两独立样本T检验---SPSS操作详解

两独立样本T检验-SPSS操作详解 为了解某一新药降血压的效果，将28名高血压患者随机分为实验组和对照组，实验组采用新药，对照组采用常规药，测得治疗前后的血压变化，问新药是否优于常规药？ 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规 前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药 后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110 变量1设置：name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药，2=常规药) 变量2设置：name-value , decimals-0 , label-血压下降值 2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压 3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test 4 将血压下降值调入test variables下矩形框 5 将分组（group）调入grouping variable 下矩形框 6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue 7 options选项默认 8 bootstrap选项默认 9 单击OK 输出结果 10 结果界面 11 结果解释 表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics 表2表示两独立样本t检验结果，方差方程的levene检验（Levene’s Test for

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 .860 2.524 22 .019 .4363 .1729 7.777E-02 .7948

差是否齐，这里的戒严结果为F = 0.032，p = 0.860，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= 2.524，ν=22，p=0.019。从而最终的统计结论为按α=0.05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。

SPSS教程中文完整版

SPSS统计与分析 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工 作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理 之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的SAS 和SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操 作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自20 世纪60 年代SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择PASW Statistics 18.0 作为统计分析应用试验活动的工具。 1．SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单 易用。 （3）程序运行模式 这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握SPSS 的语句或 脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2．SPSS 的启动 （1）在windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS 12.0 for Windows”即可启动SPSS 软件，进入SPSS for Windows 对话框，如图1.1， 图 1.2 所示。

SPSS统计分析方法及应用教学大纲

《SPSS统计软件》课程教学大纲 一、说明 （一）课程定义： 本课程是网络与新媒体专业的选修课程。SPSS统计软件应用课程，是以计算机科学为支持，将统计软件为运用工具，用所学习的统计学理论与方法为指导，系统介绍对社会经济现象数据的搜集、整理、分析等综合技能。 开设本门课程，能更好的帮助学生理解和掌握统计学的理论及方法，注重学生的实际操作与应用能力的培养。通过该课程的学习，使学生掌握spss统计软件，为其以后的学习和工作打好基础。 （二）编写依据： 本课程大纲根据武汉体育学院体育科技学院人文社科系网络与新媒体专业人才培养方案（2018版）编写。 （三）目的任务： 通过SPSS软件实验教学，培养学生根据实际问题建立SPSS数据文件、利用SPSS软件提供的各种统计功能进行数据的整理与分析，并结合相关的专业知识对分析结果给出解释，为学生以后的工作打下坚实的基础。要求学生课前做好实验准备，课中积极接受和沟通，课后认真总结并写好实验报告。 （四）学时数与学分数： 本课程教学总学时为36课时,2学分。具体学时分配参照下表。 （五）适用对象： 网络与新媒体专业大三学生。 （六）课程编码： KY1810A01

二、教学内容与学时分配 三、教学内容与知识点 第一章SPSS统计分析软件概述 第一节SPSS使用基础 知识点：SPSS软件的基本窗口、退出。 第二节 SPSS的基本运行方式 知识点：窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。第二章SPSS数据文件的建立和管理 第一节 SPSS数据文件 知识点：SPSS数据文件的特点、基本组织方法。 第二节 SPSS数据的结构和定义方法

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)

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。

SPSS独立单样本t检验方法

SPSS独立单样本t检验方法（independent-samples t Test）又叫两样本t检验， 要将两组独立的数据进行差异性比较，这属于两样本t检验，这是实验中常用的一种检验方法，下面是基本操作方法。 以低浓度组与对照组比较为例进行说明： 操作步骤： 1.输入独立样本数据（变量1和变量2都可以做数据项）

2.选用程序 从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框，分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中，数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable

转入后，在定义组别， 点击Difine Groups…按钮，出现如下对话框，然后输入对应的组别号，在这个例子中，group1是用1来表示的，group2使用2表示的。因此，分别输入1和2，再点击Continue按钮。

点击continue按钮后出现如下对话框，再点击OK，这样独立样本T检验程序定义完成。 3.结果分析 在第二步最后点击OK后，软件的分析结果就会出现，如下图，红框里就是要的数据。 经Levene’s方差齐性检验，F=4.655，而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的，就看两样本t检验的第一横列的值（也就是跟F同列的值）：t=1.353，P=0.193，按P=0.05水准，P>0.05,则两样本物显著性差异，P<0.05,有显著性差异，P<0.01时，两样本有极大差异。 如果F的P>0.5，则认为两样本总体方差不齐，则看第二横列的值，t检验的P值分析同上。