SPSS统计分析教程-独立样本T检验
SPSS——t检验——9月3日
03、独立样本t检验
ADD YOUR TEXT HERE
02 例3.2 有人配制两种不同饵料A.B养殖罗非鱼,选取14个鱼池,随机均分两组进
行试验。经--定试验期后的产鱼量列人表3-3(有一鱼池遭遇意外而缺失数据)。
试问这两种不同饵料养殖罗非鱼的产鱼量有无差异?
表3-3 两种不同饲料养殖罗非鱼的产鱼量/Kg
步骤： 1、导入数据到SPSS→分析→比较平均值→单样本T检验，打开“单样本T检验 对话框；
2、将左侧框中的变量导入右侧检验变量框中，并输入检验值， 点击“选项” 按钮进行设置；
ADD YOUR TEXT HERE
3、点击 “确定”，在结果查看器中查看检验结果。
结果说明： 表一 单样本统计：统计样本为16，平均值为21.519，标准偏差为0.9282，标准误差平均值为0.2321 表二 单样本检验： 显著性（双尾）Sig. (2-tailed)为双侧的概率值, P= 0.041<0.05,零假设不成立，备择假设成立，结 合样本平均值21.519与一般均值为21，即μ＞μ0 ，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。
分析：
验添加0.5%的酵母培养物是否提高了成虾体重。
1、零假设H0：µ=µ0=21g，即该次测定的成虾体重与一般平均值没有显著差异；µ0为检验 值21g，µ为样本平均值
2、备择假设H0：µ≠µ0，即该次测定的成虾体重大于或小于一般平均值； 3、选取显著水平：α=0.05，即95%置信区间。
02、单一样本t检验
01、T检验方法
T检验分为三种方法： 1、单一样本t检验（One-sample t test）
比较一组样本数据的平均值和总体平均值有无差异。 2、独立样本t检验（independent t test）
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。
独立样本T检验SPSS操作步骤
独立样本T检验SPSS操作
例如：男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步：点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步：出现如下界面，将“学业自我效能感”选入检验变量，将“性别”选入分组变量。
第三步：点击“定义组”，在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”，“组2”文本框中填入
“2”（因为数据中“1”代表男生，“2”代表女生），然后点击“继续”。
第四步：点击“确定”，出现得到T检验的结果。
第五步：分析结果。
第一张表的名字叫组统计量，实际上这个性别就是男性组和女性组，即按照不同的组别进行分组。
统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。
一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的，均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态，标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。
男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义，我们还需要继续考察独立样本T检验的表。
假设方差相等，看F和F对应的显著性水平，要看显著性水平是不是小于0.05，判断方差是否齐性。
若这个数小于0.05，说明假设方差相等的可能性小
于0.05，小概率事件发生，拒绝原假设，即假设方
差不相等，看第二行的数据t和t对应的显著性水平。
如果方差齐性，也就是sig值大于0.05，就看第一
行的数据。
spss统计分析教程-独立样本t检验(1)
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 TestforEqualityofVariancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifference95%ConfidenceInterval ofthe Difference体方差是否齐，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。
如何使用SPSS进行独立样本T检验
使用“住房状况调查”数据，对不同性别、户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验并解释其结果。
答：对不同性别的居民现住面积进行独立样本T检验：①SPSS操作：第一步：点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”；第二步：将“现住面积”选入“检验变量”，“性别”选入“分组变量”，在点击“定义组”，在“组1”中键入1，在“组2”中键入2，点击“继续”、“确定”。
②结果输出：③结果解读：先用F检验对不同性别的居民现住面积的方差是否向相等加以验证，然后利用t检验对不同性别的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。
从独立样本检验输出图中可以看到：F统计量为1.598，p值为0.206，在显著性水平0.05下，p值大于0.05，不拒绝原假设，即认为不同性别的居民现住面积的方差相等，没有差别。
由于不同性别的居民现住面积的方差没有差别，t检验将看假定等方差一栏。
t统计量为2.982，p值为0.003，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同性别的居民现住面积的均值有显著性差异。
对不同户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验：④SPSS操作：第一步：点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”；第二步：将“现住面积”选入“检验变量”，“户口状况”选入“分组变量”，在点击“定义组”，在“组1”中键入1，在“组2”中键入2，点击“继续”、“确定”。
⑤结果输出：⑥结果解读：先用F检验对不同户口状况的居民现住面积的方差是否向相等加以验证，然后利用t检验对不同户口状况的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。
从独立样本检验输出图中可以看到：F统计量为5.966，p值为0.015，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异。
由于不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异，t检验将看不假定等方差一栏。
t统计量为3.314，p值为0.001，在显著性水平0.05下，p值小于0.05，拒绝原假设，即认为不同户口状况的居民现住面积的均值有显著性差异。
spss操作独立样本T检验模板.doc
spss操作独立样本T检验模板.doc一、独立样本T检验的基本概念独立样本T检验是指用于比较两个独立样本平均数是否有显著差异的统计方法。
其中，独立样本是指两组样本各自独立，互不干扰，不相关的情况。
例如，对于两组人员，第一组接受了药物治疗，第二组未接受药物治疗，比较两组人员的体重是否有差异。
在这个例子中，两组人员是独立的。
二、SPSS独立样本T检验的操作步骤（一）数据收集导入在进行独立样本T检验之前，需要先确定要对比的两组数据，并将数据收集起来。
将数据按不相同的组别（如服用药物和未服用药物）分别输入到SPSS中，分别为组别A和组别B。
（二）前期处理在开始分析之前，需要先做一些数据预处理工作，包括数据清洗、离群值检查和变量分布及可视化统计分析等。
（三）执行独立样本T检验1. 打开SPSS，依次选择"分析"-"比较均值"-"独立样本T检验"。
2. 将需要检验的变量（如体重）拖到"测试变量列表中"栏位中。
3. 选择独立样本的两个组别（如A组和B组），将其拖到独立样本列表（"样本1"和"样本2"）中。
4. 选择置信度（Confidence Interval）和显著性水平（Significance Level）。
5. 点击"OK"，等待SPSS自动为我们生成结果。
（四）检验结果解释SPSS生成的独立样本T检验结果包括了三个表格，分别是"平均数和标准误"、"独立样本T检验"和"效应大小"。
1. "平均数和标准误"表格：这个表格显示了每一组别数据的均值（Mean）和标准误（Standard Error），同时还包括组别的样本量（N）和方差（Variance）等信息。
2. "独立样本T检验"表格：这个表格包含了检验结果的详细信息，包括了统计学指标（如t值和P值）、置信区间（Confidence Interval）和自由度（Degrees of Freedom）等信息。
独立样本t检验spss的步骤
独立样本t检验spss的步骤独立样本t检验SPSS的步骤概述：独立样本t检验（Independent Samples t-test）是一种常见的统计方法，用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
在SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）软件中进行独立样本t检验是一项相对简单而又方便的任务。
本文将详细介绍如何使用SPSS进行独立样本t检验的步骤。
步骤一：准备数据和SPSS环境在进行独立样本t检验之前，首先需要准备好需要进行比较的两组数据以及将其输入到SPSS软件中。
确保数据的格式正确，即每一组数据都应该是一个单独的变量。
打开SPSS软件，并在数据编辑器中将这两组数据输入到不同的变量列中。
步骤二：指定假设在进行独立样本t检验之前，需要明确要比较的两组数据的假设。
独立样本t检验有一对假设需要检验，分别是零假设（H0）和备择假设（H1）。
零假设（H0）：两组数据的均值相等。
备择假设（H1）：两组数据的均值不相等。
步骤三：进行独立样本t检验在SPSS软件中，进行独立样本t检验需要使用“Analyze”和“Compare Means”菜单。
按照以下步骤进行操作：1. 选择菜单栏中的“Analyze”。
2. 选择“Compare Means”。
3. 在“Compare Means”菜单下，选择“Independent-Samples T Test”。
在弹出的对话框中，将需要比较的两组数据变量选择到“Test Variables”框中。
点击“箭头”按钮将其移至“Grouping Variable”框中。
点击“OK”按钮，SPSS将自动为你进行独立样本t检验，并生成相应的结果报告。
步骤四：解读结果SPSS生成的独立样本t检验结果报告包含了一些关键的统计信息。
以下是一些常见的结果：1. “Mean Difference”（平均数差异）：表示两组数据均值之间的差异。
独立样本t检验SPSS教程
一、问题与数据某班级老师拟比较该班级本次考试中，男生和女生的考试成绩是否有差异，该班级男生和女生各有20名同学，变量名记录为gender，分别赋值为1和2，考试成绩变量名记录为score，部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者拟分析两组数据均值是否有差异，即判断男生和女生的成绩是否有差异。
针对这种情况，我们可以使用独立样本t检验，但需要先满足6项假设：假设1：观测变量为连续变量，如本研究中的成绩为连续变量。
假设2：观测变量可分为2组，如本研究中分为男生和女生。
假设3：观测值之间相互独立，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰。
假设4：观测变量不存在显著的异常值。
假设5：观测变量在各组内接近正态分布。
假设6：两组的观测变量的方差相等。
假设1-3取决于研究设计和数据类型，本研究数据符合假设1-3。
那么应该如何检验假设4-6，并进行独立样本t检验呢？三、SPSS操作假设4和假设5可通过以下方式检验。
假设6的检验结果可在结果解释部分查看。
3.1 检验假设4：观测变量不存在显著的异常值在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，弹出Explore对话框，如图2。
在对话框中将score变量放入Dependent List栏，并将gender变量放入 Factor List栏。
图2 Explore点击Plots，取消对Descriptive栏内 Stem-and-leaf选项的选择，并点击Normality plots with tests选项，点击Continue→OK。
如图3。
图3 Explore: Plots 经上述操作，SPSS输出箱式图。
如图4。
图4 箱式图SPSS中，数据点与箱子边缘的距离大于1.5倍箱身长度，则定义为异常值，以圆点（°）表示；与箱子边缘的距离大于3倍箱身长度，则定义为极端值，以星号（*）表示。
圆点或星号附近的数值是SPSS系统的自动编码（Data View窗口中最左侧蓝色一列中的编码）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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：
的两组相比。
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。