spss 单样本t检验操作步骤
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。
t检验(t test)
三、两独立样本资料t检验
(Indepandent-Sample ｔ Test)
【原理】
适用于完全随机设计两样本均数的比较。
上机练习 建议大家自己建数据库
答案： 练习4-1
练习4-2
练习4-3
①菜单选择：Analyze—> Compare Means—> Paired Sample T Test进入配对样本 资料t检验模块。
②将分析变量“normal和 treatment”同时选入Current Selections，点击向右箭头 进入Paired Variables—> OK，运行结果。
（2）两独立样本t检验：
①Analyze—> Compare Means—>Independent Sample T Test进入两独立样 本资料t检验模块。
②分析变量（weight）选入Test Variable(s)的变量列表中—> 将分组变量(group)选入 Grouping Variable中。
3. 主要输出结果
（1）正态性检验输出结 果：给出正态性检验 统计量Z值，双侧检验 P值。
（2）t检验输出结果：给出单样本t检验的统计量， 自由度，双侧检验P值，以及样本均数与总体均数 的差值，差值95%置信区间。
4. 结果解释： （1）正态性检验结果：Z=0.598，P=0.868>0.05，
②将分析变量“浓度”选入 Test Variable List的变量 列表中，选中 “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——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问卷分析篇之单样本T检验
SPSS问卷分析篇之单样本T检验
【引入】T检验在问卷分析中经常用到，尤其是通过李克特五级量表收集到的调查数据。
比如：非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1，收集到的数据都是1-5的离散值，还有诸如非常满意、比较满意、不满意等等。
很容易发现一个问题，那就是五级量表中间值是3，如果我们的汇总结果能够显著与3不同，那我们的调查基本上是由意义的。
也就是说，我们要判断一组数据是否显著不同于3，这个时候，就要用的单样本T检验。
【源数据】假设我们已经通过李克特五级量表收集并整理好一份调查数据，包括个性服务、服务态度、促销活动、服务流程、总体满意度5个维度。
量表为：非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1。
现在需要做的是对这5个维度进行评价。
【分析过程】提前求出每份问卷5个维度的均值，再进行SPSS单样本T检验。
第一：在SPSS中选择T检验，需要检验的常数为3。
第二：结果1
原假设各维度均值与3没有差异，现在p值小于0.01，小概率事件不发生，所以，各维度均值与3有显著不同。
可是各维度均值大于3还是小于3呢？当然希望是大于3！
结果2
看到均值那一列数值了吗？各维度均值都明显大于3，这下放心了吧。
说明个性服务、服务态度、促销活动、服务流程还都是可以接受的，较认同，总体满意度4.4，说明我们的各方面的服务已经深得民心，不过，仍需做到最好。
利用SPSS软件进行单样本T检验
上限
VAR00001
3.207
14
.006
9.73333
3.2229
16.2437
分析：由上表知p=0.006< ,所以拒绝原假设，接受备择假设，即存在显著性差异。
实验的启示：
通过本次实验，加深了我对T检验的理解，并且我学会了用SPSS软件解决有关T检验的统计学问题。
问题
分析某班学生的高等数学成绩与全国平均成绩7分之间是否存在显著性差异，数据如下（ ）：
85 74 86 95 86 82 75 78 88 86 98 56 64 63 80
要求
熟练掌握SPPS软件，并学会用SPSS软件解决统计学问题；
关键词SPSS软件显著性水平T检验
实验方法和步骤：
理论方法：1.建立原假设： 备择假设：
2. ~
3. ，
4.做判断：若统计量T= ，则拒绝原假设，反之，不拒绝原假设。
实验方法：首先在SPSS的数据输入界面输入所需数据，然后在菜单栏依次点分析 比较均值 单样本T检验
实验数据和分析：
实验数据：
在SPSS软件中的输出结果如下：
单个样本检验
检验值= 70
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
大连民族学院
数 学 实 验 报 告
课程：应用统计与软件
实验题目:利用SPSS软件进行单样本T检验
系Байду номын сангаас：理学院
专业：信息与计算科学
姓名：历红影
班级：信息102班
********
完成学期：2012年11月21日
实验目的：
1.熟悉SPSS软件的操作
2.学会用SPSS软件解决统计学问题
SPSS软件单个样本样品、两个独立样本样品和两个配对样本样品T检验的应用
6
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
10.67 10.98 9.82 10.07 10.86 8.18 11.32 10.24 11.47 9.2 9.96 9.34 8.16
0 。 为总体均值， 0 为检验值。
⑵.选择检验统计量。 当总体分布为正态分布 N ( , 2 ) 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 ，方差为 2 / n ，即
X ~ N ( ,
2 ) n
式中， 为总体均值，当原假设成立时， 0 ； 2 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 S 替代，得到的 检验统计量为 t 统计量，数学定义为:
6.9 7.01 11.05 9.38 8.33 7.59 10.86 8.23 8.14 11.86 8.07 7.37 7.88 8.68
原假设是：木糖醇与对照无显著性差异，即
H 0 : 1 2 0
表3
单个样本统计量 N 太空种子直径 10 均值 9.4640 标准差 .71787 均值的标准误 .22701
表3 表4太空种子直径T检验结果
单个样本检验 检验值 = 8.86 差分的 95% 置信区间 t 太空种子直径 2.661 df 9 Sig.(双侧) .026 均值差值 .60400 下限 .0905 上限 1.1175
1 ， 2 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 N ( 1 , 1 ) 和 N ( 2 , 2 ) 时， 两样本均值差的抽样分布仍为正态分布， 该正态
SPSST检验方法教程
实习三数值变量资料的统计推断（一）第185～199页一、均数的抽样误差及总体均数可信区间的估计（一）均数的抽样误差1.定义在抽样研究中，由于抽样造成的样本均数与总体均数之间的差异或者样本均数之间的差异，称为均数的抽样误差（sampling error）。
抽样误差是不可避免的，造成抽样误差的根本原因是个体变异的客观存在。
（一）均数的抽样误差2.计算一、均数的抽样误差及总体均数置信区间的估计3.性质（1）抽样误差的大小，即标准误，与标准差成正比，与样本含量的平方根成反比。
（2）在实际工作中，减小抽样误差的有效方法是增大样本含量。
标准误的精确值标准误的估计值（二）t分布一、均数的抽样误差及总体均数置信区间的估计（二）t分布2.性质一组与自由度ν有关的曲线，随着自由度ν的增大接近标准正态分布。
一、均数的抽样误差及总体均数置信区间的估计（三）总体均数95％置信区间的估计二、数值变量资料的假设检验(t 检验和z 检验)（一）假设检验的目的推断两个总体均数是否相等（双侧检验：μ1=μ2？，单侧检验：μ1>μ2？或者μ1< μ2？）（二）假设检验方法的选择¾根据σ是否已知以及n的大小，选择t检验或z检验。
¾根据不同的研究设计类型，选择不同的方法。
¾注意单侧、双侧检验的选择*资料中σ已知时，可以用σ代替公式中相应的s 。
t 检验和z检验的应用条件和计算公式（二）假设检验方法的选择二、数值变量资料的假设检验(t 检验和z 检验)二、数值变量资料的假设检验(t 检验和z 检验)（二）假设检验方法的选择完全随机设计的两样本均数的t检验¾假设检验的P 值不能反映总体均数差别的大小。
P 值越小，越有理由（越有把握）认为两总体均数不相等。
¾假设检验的结论具有概率性。
H 0原本正确, 但P ≤0.05，拒绝H 0：第一类错误（α）H 0原本不正确,但P >0.05，不拒绝H 0：第二类错误（β）α为事先指定的检验水平（一般取0.05），β未知；α越小，β越大；α越大，β越小；增大样本量n ，可以同时减小α和β。
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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)
Univariate Options----Homogeneity tests(方差齐性分析) Display Means for （协方差使用）
钙镁增重
1 1
1 1
1 1
1 2
1 2
1 2
1 3
1 3
1 3
1 4
1 4
1 4
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
相关性分析
Anlyze---correlation----bivariate
输入格式
Pearson----皮尔逊检验
Two-tailed 双尾
Pearson correlation 相关系数=0.433 表明相关性不大
Sig（2-tailed）双尾p值>0.05 差异不显著
一般p>0.6 sig<0.05时两组数据显著相关（不同专业可能要求不同）
回归分析
Anlyze----regression---curve estimation(曲线)
Dependent---因变量
Independent---自变量（独立—不依靠别的数据自己变化）Linear—直线型
Quadratic---二次型
Compound---复合函数
Growth—生长曲线
Logarithmic—对数函数
Cubic---三次函数
S---s型曲线Exponential----指数函数Inverse 倒数函数Power---幂函数Logistic 逻辑函数
直线在y轴上的截距不能是负值，因为到时候代入试验数据时会出现负值单变量协方差分析
Anlyze—General Linear Model—univariate
Model—custom 主变量与协变量分别以main effects选入
Contrast---simple---first 点击change
Option中选择分析变量放入display means for 然后选择compare main effects Display中选择homogeneity test（方差齐性分析）
Sig=0.125>0.05 方差齐性
初重表示选择的初始个体中的初重差异性大（0.039<0.05）Factor中的数据已经出去了差异显著的数据
LSD检验
Origin
A表示x自变量
B表示y因变量
Analysis---fitting---Nonlinear curve fit（ctrl+y）
Function selection—方程选择
Category 分类
Function方程
Code 方程一般表达式
Parameters 参数（当a为定值时在fixed中打钩然后填a值若无则可不填一般给初始值1）
若方程没有可自己设置
Category中选择user defined
Function—new
写好后fit（参数形式一定要一样）。