3、用SPSS进行T检验
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。
SPSS知识3 t检验(两个总体均数比较)
t检验前言：一、t检验有3种：单样本t检验、配对样本t检验、两组独立样本t检验。
二、t检验条件：数据资料服从正态或近似正态分布。
两组独立样本t检验还要求两组方差齐（不齐则要进行校正）。
正文：一、单样本t检验理论：单样本t检验是检验样本均数X和总体均数μ【已知的理论值（如脉搏72）、标准值或公认值】的比较。
T=（样本均数-总体均数）/样本均数的标准误Spss操作：前提：建立数据库（一列变量）第一步：正态性检验Analyze→Npar tests→1-sample K-S→数据调入右框（test variable list），选中Test Distribution中的normal→OK。
第二步：看output，判断数据资料正态性与否。
看统计量Z 和P值。
P＞0.05，资料正态分布。
第三步：t检验。
正态性，则进行样本均数与总体均数的比较，即单样本t检验。
Analyze→compare means→one-sample T test→将数据调入右框（test variable），在右框下的Test Value右边框中输入总体均数μ→OK第四步：看output中的P值，判断差异是否有统计学意义。
P＞0.05，差异无统计学意义。
二、配对样本t检验理论：配对设计有3种情况：1、同一样本分为2份，用2种不同的方法测定；2、自身比较，同一样本处理前后的比较（处理前后的过程中，应保持其他非处理因素的齐同性，并且处理周期不宜太长；3、将某些因素相同的样本组成配伍组，随即分为两组。
T=每一配对的测量值之差的均数/每一配对的测量值之差的均数的标准误。
（各自公式见理论）Spss操作：前提：建立数据库（两列：如before和after）第一步：两组数据做正态性检验Analyze→Npar tests→1-sample K-S→两组数据皆调入右框（test variable list），选中Test Distribution中的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。
使用SPSS进行t检验范例
Mean
Std. Dev iation
Most Extreme Differences
A bsolute Positiv e
Negativ e
Kolmogorov -Smirnov Z
A sy mp. Sig. (2- tailed)
2.00
N Normal Parametersa,b
Mean
Std. Dev iation
单击Compare means, 单击Paired samples t Test.
弹出配对T检验的Paired samples t Test 对话框, 左上角为源变量,左下角为当前选择变量, 右边为配对后的变量对.
分别单击左上角的源变量中的sandard and new, 变量自动掉入左下角,再点击右箭头,
三.两独立样本的t 检验
要求被比较的两个样本彼此独立， 没有配对关系，且两个样本均来自 正态总体。
例3 某克山病高发区测得11例急性克山 病患者与该地13名健康人的血磷值(mg%) 如表3所示，判定两组均数差异有否统计 学意义。
表8-2 患者与健康者的血磷测定值（mg%）
患者编号
X1
1
4.73
1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39 问：慢性气管炎患者与正常人的平均乙酰胆 碱酯酶之间的差别有无显著性意义。
第一步：建立数据文件
第二步：对数据进行正态性检验
P=0.712,可近似认为符合正态分布
第三步：单组样本的t检验
.72420
两变量的相关系数,本例为0.485,P=0.110,无相关关系
Paired Samples Correlations
spss独立样本T检验
例题
比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同？（提示：需考虑方差齐性问题）
分析步骤：
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“单因素ANOVA检验”——>因变量列表置为电阻——>因子置为类别——>选项——>选中方差齐性检验
图1 单因素ANOVA检验
图2 统计
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“独立样本T检验”——>检验变量置为电阻——>单击定义组——>填入A批、B批——>单击“确定”
图3 独立样本T检验结果展示：
表4：独立样本检验
结果分析：
假设A,B两批电阻相互独立且均服从正态分布。
H0：u1-u2＝0，两批电阻器材的电阻相同
H1：u1-u2≠0，两批电阻器材的电阻不相同
1、查看表4莱文方差等同性检验（levene），假定等方差（显著性为0.435>0.05，代表方差是齐性的），我们看第一行数据。
t检验结果显示，t=1.648，v=12，P=0.125>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
2、查看表4莱文方差等同性检验（levene），不假定等方差，我们看第二行数据。
t’检验结果显示，t=1.648，v=10.671，P=0.129>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
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-进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值
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”。
【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”
【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“111”和“222”
点击确定，可见数据与组名对应上了。
点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！
第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。
第二个表才是重点，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是否相等，即方差齐性。
如图：F旁边的Sig的值为.007 即0.007，<0.01,
即两组数据的方差显著性差异！
看到“假设方差相等”和“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！因此只关注红框中的数据即可。
如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦，
Sig ( 也就是P值) >0.05，所以两组数据无显著性差异。
PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。
所以相应的t检验的结果就看上面那行。
by 20150120 深大医学院FG。
SPSS中的卡方检验、t检验和方差分析
SPSS中的卡⽅检验、t检验和⽅差分析
⾸先要明⽩两个概念：
计数资料和计量资料
（1）计数资料⼜称为定性资料：是分类型的，统计每个类型有多少数量。
（2）计量资料⼜称为定量资料：⽐如年龄，是有具体的数值。
根据数据的类型，使⽤不同的⽅法：
（1）对于计量资料。
秩和检验在国内的⽂章中很少见到。
当数据只有两组进⾏对⽐的时候，使⽤t检验和⽅差分析都可以。
但是有两组或者两组以上的时候，使⽤⽅差检验。
（2）对于计数资料，使⽤卡⽅分析，卡⽅分析⽤于⽐较，不同组之间，不同数量是否有差异。
⽐如，⽐较两组，男⽣⼈数和⼥⽣⼈数是否有差距。
独⽴样本t检验：两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个样本来⾃的两独⽴总体的均值是否有显著差异进⾏推断；进⾏两独⽴样本t检验的条件是，两样本的总体相互独⽴且符合正态分布；
⽐如：A组和B组，⽐较A组⼈的⾝⾼和B组⼈的⾝⾼是否有差异。
配对样本t检验-：配对样本是指对同⼀样本进⾏两次测试所获得的两组数据，或对两个完全的样本在不同条件下进⾏测试所得到的两组数据；两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来⾃的两配对总体的均值是否有显著差异进⾏推断；两配对样本t检验的前提条件：两样本是配对的（数量⼀样，顺序不能变），服从正态分布。
⽐如：实验组A组中，实验前后，变化的对⽐。
- 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)。
接种前体温 38.0 38.2 38.2 38.4 38.4 38.1 38.1 38.2 38.5 38.3
接种后体温 38.4 38.5 38.5 38.8 38.9 38.5 38.7 38.5 38.5 39.0
3.结果说明
表3-5 两种饵料对产鱼量影响t检验结果
t =-3.344,df =11，P =0.007<0.01，可以认为A、B两
种饵料对产鱼量的影响达到极显著水平，即饲喂B饵料
的产鱼量极显著高于饲喂A饵料的产鱼量。
三、配对样本的t检验
（一）基本原理和方法（略） （二）例题及统计分析 【例3.3】10只家兔接种某种疫苗前后体温变化如下表， 检验接种前后体温是否有显著变化。
中两个变量，单击 ，将其置入“成对变量”框内， 单击 ，输出表3-7、3-8和表3-9所示结果。
图3-8 “配对样本T检验”对话框
表3-7 接种前后体温的统计量
表3 检验结果
3.结果说明
表3-7 接种前后体温的统计量
表3-7为配对t检验的描述性统计结果：分别为接种前后 平均值、样本例数（N）、样本标准差（s）和均值标准 误（ ）。
图3-1b 例3.1数据输入格式
2. 统计分析
(1)简明分析步骤 分析→比较均值→单样本t检验 检验变量：成虾体重 分析的变量为成虾体重 检验值：键入21 已知检验值 0 为21 确定
（2）分析过程说明
依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →单样本T 检验”，打开图3-2对话框，选中左边变量“成虾体重”
中两个变量（甲饲料和乙饲料），单击 ，将其置入“成 对变量”框内，单击 ，输出表3-11、3-12和表3-13 所示结果。
图3-8 “配对样本T检验”对话框
表3-11 两种处理方法结果基本统计量
表3-12两种处理方法结果的相关关系
表3-13 两种处理方法的t 检验结果
3.结果说明（参照例3.3的结果说明）
框内输入要比较组的代码：1（A料）和2（B料），如图3-6
，输出表3-4和表3-5结果。
图3-6 定义分组的对话框 图3-5 “独立样本T检验”对话框
3.结果说明
表3-4 两种饵料对产鱼量影响的统计量
表3-4是分析变量的基本统计量：样本均数、样本个数（N） 标准差（s）和均值标准误（ ）。
3.结果说明
表3-5 两种饵料对产鱼量影响t检验结果
表3-5给出t检验结果首先作方差齐次性检验（Levene检 验）。当P (Sig)值>0.05时，表明两组方差差异不显著 即方差齐次性，反之则相反。 本例F =0.019,P =0.893>0.05时，表明两组方差差异不显著 即方差齐次性，故选择“假设方差相等”一行结果：
（2）分析过程说明
① 依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →独立样本T 检验”，打开图3-5对话框，选中“产鱼量”变量，单击
，将其置入“检验变量”框内；再将“组别”变量置
入“分组变量”框内。
图3-5 “独立样本T检验”对话框
② 单击
所示。单击
，打开对话框，分别在“组1”和“组2”
返回到主对话框（图3-5），单击
3.结果说明
表3-8 接种前后体温的相关关系
表3-8为接种前后两变量的相关分析，相关系数r=0.472， 双侧P 值 (Sig)=0.168>0.05,表明接种前后体温不存在线 性相关关系（第七章讲有关内容）。
3.结果说明
表3-9 接种前后体温的 t 检验结果
表3-9为配对样本t检验的结果，两变量之差的均值 d = -0.390，标准差 =0.1912，标准误 S d =0.0605。
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，分别命名变量：“接种前”和“接 种后”，小数位数都定义为1，如图3-7a所示。
图3-7a 例3.3资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的
“数据视图”标签，进入“数据 视图”界面，按图3-7b格式输入
单击
，将其变量置入“检验变量”框内，在“检验值”
，输出表3-1和3-2。
框内输入标准值 0“21” 单击
图3-2 “单样本t检验”对话框
单击 ，打开如图所示对话框，系统默认“置信 区间百分比”为“95”，根据需要可更改如“99”，单 击 ， 返回图3-2。
图3-2 “单样本t检验”对话框
3.结果说明
图3-3 例3.2资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的 “数据视图”标签，进入 “数据视图”界面，按图3-3 格式输入数据资料。
“组别”取值1表示A料， 取值2表示B料。
图3-4 例3.2数据输入格式
2. 统计分析
(1)简明分析步骤 分析→比较均值→独立样本T检验 检验变量：产鱼量 分析的变量为产鱼量 分组变量：组别 分组变量为组别 定义组： 定义要检验两组的代码 组1：键入1 1表示A料 组2：键入2 2表示B料 继续 确定
数据资料。
图3-9b 例3.3数据输入格式
2. 统计分析
(1)简明分析步骤 分析 → 比较均值 → 配对样本T检验 成对变量：甲饲料 - 乙饲料 同时选中两个变量成对选入 确定
2.统计分析
依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →配对样本T 检验”，打开如图3-8“配对样本T检验”对话框，同时选
t =-6.450,df =9，P =0.000<0.01，可以认为接种疫苗
前后兔子体温有极显著差异，即接种疫苗可使兔子体温 极显著升高。
【例3.4】从内江猪的8窝仔猪中每窝选出性别相同、体重 接近的仔猪两头进行饲料对比试验，将每窝两头仔猪随机 分配到两个饲料组中，时间30天，试验结果见表3-10。 检验两种饲料喂饲的内江猪仔猪平均增重是否相同？
三、用SPSS进行T检验
内容
一、单样本t检验 二、两个独立样本的t 检验 三、配对样本的t检验 （一）条形图自身配对
（二）同源配对
一、实习目的、要求（分掌握、了解两个层次）：
1. 掌握SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作；
2. 掌握用SPSS进行T检验分析所得结果的含义； 3. 了解T检验的基本原理。 二、本节重点、难点:
数据资料。
图3-7b 例3.3数据输入格式
2. 统计分析
(1)简明分析步骤 分析 → 比较均值 → 配对样本T检验 成对变量：接种前 - 接种后 同时选中两个变量成对选入 确定
（2）分析过程说明
依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →配对样本T 检验”，打开如图3-8“配对样本T检验”对话框，同时选
表3-10 仔猪饲料对比试验 窝号 甲饲料 乙饲料 1 10.0 9.8 0.2 2 11.2 10.6 0.6 3 11.0 9.0 2.0 4 12.1 10.5 1.6 5 10.5 9.6 0.9 单位：kg 6 9.8 9.0 0.8 7 11.5 10.8 0.7 8 10.8 9.8 1.0
表3-1 基本统计量信息
表3-1表明，样本个数n=16,样本平均数 x =21.519，
样本标准差S=0.928，均值的标准误0.2321。
3.结果说明
表3-2 t检验和95%的置信区间
3-2表明，t=2.235,df=15,双侧P值（Sig）=0.041<0.05, 可以认为在平和饲料中添加0.5%的酵母培养物显著提高了 成虾体重。样本均数与检验值的差值为0.5188。
1. SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作；
2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
一、单样本t检验
（一）基本原理和方法（略） （二）例题及统计分析 【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加 了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体 重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、 21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、 20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。
二、两个独立样本的t检验
（一）基本原理和方法（略） （二）例题及统计分析 【例3.2】研究两种不同饵料对罗非鱼生长的影响，选取 水质体积等基本相同的14个鱼池，随机分两组进行试验， 经一定试验期后的产鱼量例如并3-3。检验两种不同饵 料养殖罗非鱼的产鱼量有无显著差异。
表3-3 两种不同饵料养殖罗非鱼的产鱼量
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，命名变量：“成虾体重”，小数位 数依题意定义为1，如图3-1a所示。
图3-1a 例3.1资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数 据视窗”界面，按图3-1格式输入数据资料。
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，分别命名变量：“甲饲料”和“乙 饲料”，小数位数都定义为1，如图3-9a所示。
图3-9a 例3.3资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的
“数据视图”标签，进入“数据 视图”界面，按图3-9b格式输入
组别 A料 B料 578 642 562 587 619 631
产 鱼 量（kg） 544 625 536 598 564 592 532
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，命名变量：“组别”和“产鱼量”， 两变量小数位数依题意定义为0，如图3-3所示。