均值比较与检验T检验实验报告
输出结果：
表8两种处理方法结果基本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
A法
9.29
7
5.765
2.179
B法
17.57
7
6.133
2.318
表9两种处理方法结果的相关关系
N
相关系数
Sig.
对1
A法& B法
7
.607
.148
表10两种处理方法的t检验结果
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
下限
上限
产鱼量
假设方差相等
.019
.893
-3.344
11
.007
-50.357
15.058
-83.500
-17.214
假设方差不相等
-3.418
10.900
.006
-50.357
14.734
-82.823
-17.891
实验总结：
（1）因为A料和B料对产鱼量的影响是相互独立的，因此我们选择两个独立样本的t检验方法对这两种处理结果均值之间的差异性是否显著进行检验；
Groups定义框，在Group 1中输入1（如1为健康人），在Group 2中输入2（如2为病人），点击Continue钮，返回Independent-samples T Test对话框，点击OK钮即完成分析。
3、Paired-Samples T Test过程：
调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。
（3）表9为两种处理前后两变量的相关分析， 表明A法和B法处理结果不存在线性相关关系，但呈正相关关系；
（4）表10为配对t检验的结果，其中 则应拒绝原假设 ，可以认为A、B两法对钝化病毒的效应有极显著差异，即接种B处理病毒对钝化病毒的影响比接种A处理病毒的显著。
例1
输出结果：
表11两组资料的基本统计量
2、将实验指导书的例1例2按照步骤进行数据管理的操作和基本统计分析。
四、实验结果与分析
（包括实验原理、数据的准备、运行过程分析、源程序（代码）、图形图象界面等）
注：本项可以增加页数
（一）实验原理
1、Means过程：
与Descriptives过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means过程并无特别之处；但若要求按指定条件分组计算均数和标准差，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用Means过程更显简单快捷。
评分
实验报告
课程名称生物医学统计分析
实验名称均值比较与检验（T检验）
专业班级
姓名
学号
实验日期
实验地点
2015—2016学年度第2学期
一、实验目的
掌握数据文件的建立、保存、调用等操作方法，学习对数据进行管理，理解变量的定义、类型和度量类型等的数据格式的正确设定，以及学习根据数据情况对数据进行单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
（4）在进行独立样本T检验时，需对分组变量的组别分别定义1和2，否则无法输出结果。
例3.3
输出结果：
表5接种前后体温的基本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
接种前
38.240
10
.1578
.0499
接种后
38.630
10
.2058
.0651
表6接种前后体温的相关关系
N
相关系数
Sig.
对1
接种前&接种后
激活Analyze菜单选Compare Means中的Paired-samples T Test...项，弹出Paried-samples T
Test对话框。从对话框左侧的变量列表中点击x1（如x1为正常组），这时在左下方的Current Selections框中Variable 1处出现x1，再从变量列表中点击x2（如x2为缺乏组），左下方的Current Selections框中Variable 2处出现x2。点击钮使x1、x2进入Variables框，点击OK钮即完成分析。
10
.472
.168
表7接种前后体温的t检验结果
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
接种前-接种后
-.3900
.1912
.0605
-.5268
-.2532
-6.450
9
.000
实验总结：
（1）因为本题是检验家兔接种前后体温是否有显著变化，即指同一试验单位在不同时间上分别接受前后两次处理，因此我们选择配对t检验中的自身配对方法进行检验；
激活Analyze菜单选Compare Means中的Means...项，弹出Means对话框。在对话框左侧的变量列表中选一个变量，点击钮使之进入Dependent List框，选另一个变量（如sex）点击钮使之进入Independent List框，点击Next，可选定分组的第二层次（Layer 2 of 2），选第三个变量（如age）点击钮亦使之进入Independent List框。点击Options...可选统计项目：在Cell Displays项中，Mea为均数、Standard deviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值总和，在Analyze for First Layer项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOVA table and eta）和线性检验（Test of linearity）。选好后点击Continue钮返回Means对话框，点击OK钮即可。
（2）表13为配对t检验的描述性统计结果，分别为两种饲料喂养处理的平均值、样本例数、样本标准差和均数的标准误；
（3）表14为两种处理前后两变量的相关分析， 表明两种喂养结果不存在线性相关关系，但呈正相关关系；
（4）表10为配对t检验的结果，其中 则应拒绝原假设 ，可以认为两种喂养方法对大白鼠的肝中维生素A含量有极显著差异，即喂养正常饲料对大白鼠的肝中维生素A含量的影响比喂养缺乏维生素E的显著
例2
输出结果：
表13两种饲料喂养结果的基本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
正常饲料组
34.750
8
6.6485
2.3506
维生素E缺乏饲料组
26.238
8
5.8206
2.0579
表14两种饲料喂养结果的相关关系
N
相关系数
Sig.
对1
正常饲料组&维生素E缺乏饲料组
8
.586
.127
表15两种饲料喂养结果的t检验结果
（2）表5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、样本标准差和均数的标准误；
（3）表6为接种前后两变量的相关分析， 表明接种前后的体温不存在线性相关关系，但呈正相关关系；
（4）表7为配对t检验的结果，其中 则应拒绝原假设 ，可以认为接种疫苗前后兔子的体温有极显著差异，即接种疫苗可使兔子体温极显著升高。
（2）表11是分析变量的基本统计量：列出的统计量包括样本均数、样本个数、标准差和均值的标准误；
（3）表12给出了t检验结果。首先作方差齐性检验，本例中的 故须接受原假设，结论为两组方差差异不显著，说明方差齐性，故应选择“假设方差相等”一行的结果进行显著差异性分析； 则应接受原假设 ，可以认为健康人和病人中的酮类固醇排出量没有存在显著差异性，即老年性慢性支气管炎病人的尿中17酮类固醇排出量等于健康人。
二、实验环境
1、硬件配置：处理器鼠标、内存1GB(1024MB)、硬盘、系统类型：64位操作系统
安装内存（RAM）：4.00GB
2、软件环境：IBM SPSS Statistics 19.0软件，windows 7操作系统
三、实验内容
(包括本实验要完成的实验问题及需要的相关知识简单概述)
1、课本第三章的相关例题运行一遍，注意理解结果；
（3）配对样本t检验：用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体，且一般分为自身配对和同源配对两种。
3、掌握了判断显著差异性的方法，同时也了解了相关的线性分析、相关分析。
（二）实验运行结果及分析
例3.1
输出结果：
表1基本统计量信息
N
均值
标准差
均值的标准误
成虾体重
16
21.519
.9282
.2321
表2 t检验和95%的置信区间
检验值= 21
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
成虾体重
2.235
15
.041
.5188
.024
1.013
实验总结：
（1）因为该例题中只有“成虾体重”一个变量，因此我们选择单样本t检验检验“成虾体重”的均值与给定的检验值 之间是否存在显著差异；
（2）表3是分析变量的基本统计量：列出的统计量包括样本均数、样本个数、标准差和均值的标准误；
（3）表4给出了t检验结果。首先作方差齐性检验，本例中的 故须接受原假设，结论为两组方差差异不显著，说明方差齐性，故应选择“假设方差相等”一行的结果进行显著差异性分析； ，且 则应拒绝原假设，可以认为A、B饵料对鱼产量的影响存在极显著差异性，即喂养B饵料的产鱼量极显著高于饲喂A饵料的产鱼量；
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
A法- B法
-8.286
5.282
1.997
-13.171
-3.400
SPSS 第五章实验报告
实验实训报告课程名称：统计分析与SPSS的应用开课学期： 2015－2016学年第2学期开课系(部)：经济系开课实验(训)室：10316学生姓名：专业班级：学号：得分：重庆工商大学融智学院教务处制实验一均值比较与T检验一、实验目的通过本次实验，了解如何进行各种类型均值的比较与检验。
二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验内容1.MEANS 过程2.单一样本T检验3.独立样本T检验4.配对样本T检验五、实验学时2学时六、实验方法与步骤1.开机2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS3.打开一个已经存在的数据文件4.按要求完成上机作业；5. 关闭SPSS，关机。
七、实验注意事项1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。
2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。
3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。
4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。
5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。
八、上机作业要求：请根据你的分析用Word 写出你对以下三题的答案及解释，保存为“班级+姓名+学号.doc ”1、 课后习题第1题。
请将你的分析结果粘贴到此处，并给出你对分析结果的解释。
（2） 选择统计检验量：单样本T 检验 （3） 给定显著性水平a=0.05，伴随概率p=0.668 （4） 决策：p>0.05，不能拒绝原假设，认为样本给出的资料不足以推翻该经理的宣称。
2、 课后习题第5题。
请将你的分析结果粘贴到此处，并给出你对分析结果的解释。
方式一分析结果：（1） 提出假设：原假设H0：120μμ-=，备择假设H1：12-0μμ≠； （2） 选择统计检验量：两配对样本t 检验（3） 给定显著性水平a=0.05，伴随概率p=0.306； （4） 决策：，p>0.05，不能拒绝原假设，认为不同饲料使得幼鼠体内的钙留存量无显著性差异。
实验五 均值比较与T检验
实验五均值比较与T检验⏹均值（Means）过程对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。
⏹单样本T检验（One-Samples T Test）过程进行样本均值与已知总体均值的比较。
⏹独立样本T检验（Independent-Samples T Test）过程进行两独立样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。
⏹配对样本（Paired-Samples T Test）过程进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。
⏹单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行两组及多组样本均值的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较，详情请参见单因素方差分析。
预备知识：假设检验的步骤：⏹第一步，根据问题要求提出原假设（Null hypothesis）和备选假设（Alternative hypothesis）；⏹第二步，确定适当的检验统计量及相应的抽样分布；⏹第三步，计算检验统计量观测值的发生概率；⏹第四步，给定显著性水平并作出统计决策。
第二步和第三步由SPSS自动完成。
假设检验中的P值⏹P值（P-value）是指在原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率，即样本统计量落在观察值以外的概率。
⏹根据“小概率原理”，如果P值非常小，就有理由拒绝原假设，且P值越小，拒绝的理由就越充分。
⏹实际应用中，多数统计软件直接给出P值，其检验判断规则如下（双侧检验）：⏹若P值<a，则拒绝原假设；⏹若P值≥ a ，则不能拒绝原假设。
均值比较中原假设H0：μ=μ0（即某一特定值）（适用于单样本情形）或 H0：μ1=μ2。
（适用于两独立样本情形）一、Means（均值）过程选择：分析Analyze==>均值比较Compare Means ==>均值means;1、基本功能分组计算、比较指定变量的描述统计量，还可以给出方差分析表和线性检验结果表。
优点各组的描述指标被放在一起便于相互比较，如果需要还可以直接输出比较结果，无须再次调用其他过程。
两样本均数比较的t检验
两样本均数比较的t检验在统计学中，两样本均数比较的t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本的均值是否有显著差异。
该方法适用于两个独立样本，可以检验各种类型的数据，如定量数据和分类数据。
t检验的基本思想是通过比较两个样本的均值和方差来判断它们是否来自于同一总体。
首先，我们需要提出原假设（H0）和备择假设（H1），这两个假设相互对立。
通常情况下，原假设是两样本均值相等，备择假设是两样本均值不相等。
执行t检验的关键步骤包括计算样本均值、样本方差和t值。
首先，我们需要计算每个样本的均值和方差。
然后，根据公式计算t值，该公式将考虑样本均值之差和标准误差（用于描述均值的不确定性）。
标准误差越大，t值越小，表示差异越不显著。
最后，我们可以使用t分布表或统计软件来确定t值对应的p值。
如果p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，认为两个样本的均值有显著差异。
如果p值大于显著性水平，我们则无法拒绝原假设，即不能确定两个样本的均值是否有差异。
虽然t检验是一种常见的统计方法，但在使用过程中需要注意一些限制和前提条件。
首先，样本数据应该来自正态分布的总体。
其次，两个样本应该是独立的，没有关联。
如果样本不满足这些条件，可能会导致假设检验的结果不准确。
此外，t检验还有两种变体：配对样本t检验和独立样本t检验。
配对样本t检验是用于比较同一组体系下两个相关变量的均值是否有显著差异。
而独立样本t检验是用于比较两个不同组体系下的均值是否有显著差异。
最后，我们需要注意解读t检验的结果。
如果我们拒绝了原假设，应该认为两个样本的均值存在显著差异。
然而，这并不意味着差异的实际意义和重要性。
此外，t检验只能告诉我们两个样本均值是否有显著差异，而不能提供关于差异的具体原因和解释。
总之，两样本均数比较的t检验是一种有效的统计方法，用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
通过计算t值和p值，我们可以得出结论并进行统计推断。
均值与T检验
假设检验的SPSS操作
均值比较和T检验
4.1
Means过程 Means过程 单一样本T检验 单一样本T 两独立样本T 两独立样本T检验 两配对样本T 两配对样本T检验
• 两配对样本T检验的前提要求如下。 两配对样本T检验的前提要求如下。 • 两个样本应是配对的。在应用领域中， 两个样本应是配对的。在应用领域中， 主要的配对资料包括：具有年龄、性别、 主要的配对资料包括：具有年龄、性别、 体重、病况等非处理因素相同或相似者。 体重、病况等非处理因素相同或相似者。 首先两个样本的观察数目相同， 首先两个样本的观察数目相同，其次两样 本的观察值顺序不能随意改变。 本的观察值顺序不能随意改变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。 样本来自的两个总体应服从正态分布。
• 研究问题 • 计算减肥前后是否有显著变化。数据为 计算减肥前后是否有பைடு நூலகம்著变化。 减肥茶检验_两配对样本t检验” “减肥茶检验_两配对样本t检验” • 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学 研究一个班同学在参加了暑期数学、 培训班后，学习成绩是否有显著变化。 培训班后，学习成绩是否有显著变化。
小 结
• 两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值 两配对样本T检验的零假设H 之间不存在显著差异。 之间不存在显著差异。 • 首先求出每对观察值的差值， 首先求出每对观察值的差值，得到差 值序列；然后对差值求均值； 值序列；然后对差值求均值；最后检验差 值序列的均值， 值序列的均值，即平均差是否与零有显著 差异。如果平均差和零有显著差异， 差异。如果平均差和零有显著差异，则认 为两总体均值间存在显著差异；否则， 为两总体均值间存在显著差异；否则，认 为两总体均值间不存在显著差异。 为两总体均值间不存在显著差异。
均数差别比较的t检验
H0：μ=10.50
μ = 10.50
X
H1：μ≠10.50
μ
10.50
X
2. H0成立时会怎样？ 所得t值因样本而 异，但其绝对值多数情况下落在0附近。 t的分布规律可由t界值表查出
t=
|X
− 10 .50 sx
查附表，t界值表，0.05>P>0.02，按 检验水准α=0.05，拒绝H0，接受H1， 二者差别有统计学意义，可认为从事 铅作业工人的血红蛋白低于正常成年 男性平均值。
如果有理由认为(参考文献，专业背景）从 事铅作业工人的血红蛋白不会高于正 常成年男性平均值，则可用单侧检验
H0： μ=μ0 H1： μ<μ0 α=0.05(单侧）
性中年大鼠随机分为甲组和乙组。甲组中 的每只大鼠不给予内毒素，乙组中的每只 大鼠则给予3mg/kg的内毒素。分别测得两 组大鼠的肌酐(mg/L)结果如表8-3。问： 内毒素是否对肌酐有影响？
经检验，满足正态性和方差齐性
建立假设，确定检验水准
H0：μ1 =μ2 内毒素对肌酐无影响
H1：μ1
≠μ 内毒素对肌酐有影响 2
的比较; z两组样本均数 X 1 与 X 2 的比较; z 配对设计资料均数的比较。
t检验的应用条件
z 1.当样本含量较小时(n<60),理论上 要求样本为来自正态分布总体的随机 样本；
z 2.当做两样本均数比较时，还要求两 总体方差相等（方差齐性，即 σ12=σ22）。 在实际工作中，若上述条件略有偏 离，仍可进行t检验分析。
均数差别比较的
t检验
样本均数间的差别原因
t检验实验报告
t检验实验报告《t检验实验报告》摘要：本实验旨在通过t检验方法来检验两组数据之间的差异性。
通过收集两组数据并进行统计分析，得出了两组数据之间的显著差异，从而得出结论。
引言：t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据之间的差异性。
在实验设计中，我们需要收集两组数据，并对其进行统计分析，以确定它们之间是否存在显著差异。
本实验将通过t检验方法来检验两组数据之间的差异性。
材料与方法：本实验使用了两组数据，分别标记为组A和组B。
每组数据包括了一定数量的样本。
首先，我们对每组数据进行了描述性统计分析，包括均值、标准差等指标。
然后，我们使用t检验方法来比较两组数据之间的差异性。
结果：经过统计分析，我们得出了两组数据之间的t值和P值。
根据P值的大小，我们得出了两组数据之间是否存在显著差异。
在本次实验中，我们发现组A和组B之间存在显著差异，这表明两组数据在某种程度上是不同的。
讨论：通过本次实验，我们得出了两组数据之间的显著差异。
这一结果对于我们理解两组数据的特点和差异性具有重要意义。
在实际应用中，我们可以根据这一结果来进行进一步的分析和决策。
结论：本实验通过t检验方法成功检验了两组数据之间的差异性，并得出了显著差异的结论。
这一结果对于我们理解两组数据的特点和差异性具有重要意义，对于实际应用具有一定的指导意义。
总结：通过本次实验，我们了解了t检验方法的基本原理和应用过程，并成功运用该方法对两组数据进行了比较分析。
这一实验为我们提供了一种有效的统计方法，用于检验和比较两组数据之间的差异性。
均值比较与T检验
均值的比较
• 在SPSS中，将两个总体均值近比较称为Compare Means，可选择Analyze→Compare Means来实现。 Compare Means集中了几个用于计量资料均值间比较 的过程。具体有： Means过程：对准备比较的各组计算描
述指标，进行预分析，也可直接比较。 One-Samples T Test过程：进行样本 均值与已知总体均值的比较。 Independent-Samples T Test过程： 进行两样本均值差别的比较，即通常所 说的两组资料的t检验。 Paired-Samples T Test过程：进行配 对资料的显著性检验，即配对t检验。
• 执行【Analyze】/【Compare Means】/【One-Sample T Test】命令，弹出如下图所示对话框
●Test Variables： 用于选入需要分 析的变量。
●Test Value框： 在此处输入已知 的总体均值，默 认值为0。 ●Options：弹出 Options对话框
均值比较与T检验
Spss均值比较与t检验方法 一、均值的比较Compare Means
调查研究中的个案（Cases）被称为样 本。如果样本来自总体，那么，总体的特征 可以采用集中趋势或离中趋势加以描述和统 计，其结果可以准确地描述总体。一般地， 数据总体的均值应为0，方差应为1，即服从 标准正态分布。现实中，样本的均值与方差 都不能满足该条件，但可加大样本规模使之 分布接近总体的正态分布。
3、统计量计算不同
◆注意 1、两样本必须是独立的。 2、样本来自的总体要服从正态分布。
3、在进行独立两样本t检验之前，要通 过F检验来看两样本的方差是否相等。 从而选取恰当的统计方法。
t检验实验报告
t检验实验报告t检验实验报告引言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。
本实验旨在通过t检验方法，探究某药物对患者血压的影响。
实验设计：本实验选取了50名高血压患者作为研究对象，随机将其分为两组，每组25人。
实验组接受某药物治疗，对照组则接受安慰剂治疗。
实验组在治疗前和治疗后都进行了血压测量，而对照组只在同样的时间点进行了血压测量。
实验的目的是比较两组患者的血压变化是否存在显著差异。
数据收集：在实验过程中，我们使用了标准的血压计来测量患者的血压。
每位患者的血压测量值都记录下来，以备后续分析使用。
同时，我们还记录了每位患者的性别、年龄、身高、体重等基本信息，以控制其他可能的干扰因素。
数据分析：首先，我们对实验组和对照组的血压测量值进行了描述性统计分析。
结果显示，实验组的平均血压为140 mmHg，标准差为10 mmHg；对照组的平均血压为145 mmHg，标准差为12 mmHg。
可以看出，实验组的平均血压略低于对照组，但是否存在显著差异还需要进一步检验。
接下来，我们使用t检验方法进行了假设检验。
零假设（H0）是实验组和对照组的血压均值没有显著差异，备择假设（Ha）是实验组和对照组的血压均值存在显著差异。
通过计算，得到t值为-2.16，自由度为48。
根据t分布表，我们可以得到在显著性水平为0.05时，t临界值为-2.01。
由于计算得到的t值小于临界值，我们可以拒绝零假设，认为实验组和对照组的血压均值存在显著差异。
讨论：根据实验结果，我们可以得出结论：某药物对高血压患者的血压有显著影响。
实验组接受药物治疗后，其血压平均值显著低于对照组。
这一结果表明该药物可能具有降压效果，可以作为治疗高血压的一种选择。
然而，本实验也存在一些局限性。
首先，样本容量较小，可能存在抽样偏差。
其次，实验组和对照组的分组方式是随机的，但无法完全排除其他可能的干扰因素。
统计学两样本均数比较的t检验
处理方式
对于异常值，可以采用删除、替换或用中位数修正等方式进行处理。具体处理方式应根 据实际情况和数据分布特点进行选择，并确保处理后的数据仍然能够反映总体情况。
实验设计和伦理考虑
实验设计
在进行t检验之前，应进行充分的实验设计， 确保实验的合理性和科学性。实验设计应考 虑各种因素对实验结果的影响，并尽量减小 误差和干扰因素。
确定p值：根据t统计量和自由 度，查表或使用统计软件计算 p值。
步骤1
收集数据：分别从两个独立样 本中收集数据，并记录在表格 中。
步骤3
计算t统计量：根据两组样本的 均数和标准差，计算t统计量。
步骤5
结果解读：根据p值判断两组 样本均数之间的差异是否具有 统计学上的显著性。
结果解读
• 结果解读：根据p值的大小来判断两 组样本均数之间的差异是否具有统计 学上的显著性。通常，如果p值小于 0.05，则认为两组样本均数之间存在 显著差异；如果p值大于0.05，则认 为两组样本均数之间无显著差异。
对差值数据进行描述性统计分析， 计算差值的均值和标准差。
计算t统计量
根据差值的均值、标准差以及自 由度，计算t统计量。
收集两个配对样本的数据
确保两个样本具有相同的样本量， 且每个样本中的数值都是配对的。
判断显著性
பைடு நூலகம்根据t分布表或使用统计软件，查 找对应的p值，判断两个配对样本 均数是否存在显著差异。
结果解读
伦理考虑
在实验设计过程中，还应考虑伦理问题。应 尊重受试者的权益和尊严，确保受试者的安 全和隐私。同时，应遵循国际公认的伦理准 则和法律法规，如《赫尔辛基宣言》等。
06 案例分析
SPSS统计分析第四章均值比较与T检验
N 258 216
Mean $41441.8 $26031.9
Std. Dev iation $19,499.214 $7,558.021
Std. Error Mean $1213.97
$514.258
左第一栏为分析变量标签和分类变量标签 N观测量数目 Mean均值 Std. Deviation标准差 Std. Error Mean标准误
三、配对样本T检验
配对样本T检验（Paired Sample T test）用 于检验两个相关的样本是否来自具有相同均 值的总体。这种相关的或配对的样本常常来 自这样的实验结果，在实验中被观测对象在 实验前后均被观测。两个变量可以是before after，配对分析的测度也不是必须来自同一 个观测对象。一对可以两者组合而成。
练习题
已知某水样中含CaCO3的真值为20.7mg/L， 现用某方法重复测定该水样11次CaCO3的含 量（mg/L）为：20.99，20.41，20.10， 20.00，20.91，22.60，20.99，20.41， 20.00，23.00，22.00。问该方法测得的均值 是否偏高？
2、Independent Sample T test（独立样本T检验）
例题一
现有银行雇员工资为例，检验男女雇员现工 资是否有显著差异。一个是要比较salary变量 的均值，另一个是gender变量作为分水平变 量。 (data09--03) 。
分析变量的简单描述性统计量
Gender Current Salary Male
F emale
Group Statistics
如果你试图比较的变量明显不是正态分布的，则应该 考虑使用一种非参数检验过程（Nonparametric test）。 如果想比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs 功能。