SPSS比较均独立样本T检验案例解析
spss_T检验
LNF LU
分组 气雾 法 鼻腔 喷雾法
Group Statistics
N 12 12
Mean 3.0863 3.6282
Std. Dev iation .4844 .4178
Std. Error Mean .1398
不设检验值
T检验：总体均数的可信区间估计
身 高 (cm)
One-Sample Statistics
N 110
Mean 119.725
Std. Dev iation 4.741
Std. Error Mean .452
身 高 (cm)
t 264.848
One-Sample Test Test Value = 0
Std. Error Mean .1272
.1171
血磷
Equal v ariances assumed
Equal v ariances not assumed
Levene's Test for Equality of Variances
F .032
Sig. .860
Independent Samples Test
Difference
Lo wer
Upper
-.9249
-.1589
-.9253
-.1584
结论：Levene方差齐性检验 F=0.420，P=0.524>0. 05，可认为 两总体方差相等。取t=-2.934，df=22，P=0.008<0.05，可认为 两种方法的免疫效果素E缺乏组（x2）： 2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750
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。
3、用SPSS进行T检验解析
表3-3 两种不同饵料(ěr liào)养殖罗非鱼的产鱼量
第十二页，共38页。
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑(biānjí)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。
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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(jiā tù)接种某种疫苗前后体温变化
如下表， 检验接种前后表3体-6 温10是只家否兔有(jiā显tù著)接变种某化种。疫苗前后的体温
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◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击(diǎn jī)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。
继续
确定
第十五页，共38页。
（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
(yàngběn)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(dúlì)样本T检验”对话框
第十六页，共38页。
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: 1. SPSS中进行T检验分析的基本命令(mìng lìng)与操作； 2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
第三页，共38页。
SPSS统计分析教程-独立样本T检验
独立样本T检验
可见该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验，用丁判断两总体方差是否齐，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，由丁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 , v =22,
p=0.019。
从而最终的统计结论为按a =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。
检验两组独立样本均值的差异—独立样本t检验
2.98 3.07 1.71 1.80
1.92 2.19 1.40 1.53
-0.23 -0.28
表5-2所示。
异性交往
文科 理科
1.47 2.44
1.32 1.88
-3.06**
人际总分
文科 理科
9.02 9.70
5.03 6**表p<0.01。
独立样本t检验结果显示，文科生和理科生在交谈、交际、待人接物和人际关系困扰总
9
任 务
——
检
验
独两
立组
样独
本立
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
10
三、应用举例
（一）操作步骤
（1）打开本书配套素材文件“演 示数据-t检验.sav”。
（2）在菜单栏中选择【分析】> 【 比 较 均 值 】>【 独 立 样 本 t 检 验 】 菜单命令。
（3）在弹出的【独 立样本t检验】对话框中 进行设定，如图5-10所 示。
4
t X1 X2 S12 S22 n1 n2
任 务
——
检
验
独两
立组
样独
本立
t
检 验
样 本 均
值
的
差
异
二、操作方法
（ 1 ） 在 SPSS 菜 单 栏 中 选 择 【 分 析 】>【 比 较均值】>【独立样本t 检验】菜单命令，如图 5-6所示。
5
图5-6 独立样本t检验的操作命令
任 务
——
（5）在【独立样本t检验】对话框中单击 【确定】按钮，运行独立样本t检验。
图5-9 【独立样本t检验：选项】对话框
SPSS操作—T检验ppt课件
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19
⑤ 操作界面
从候选变量框中选择要进行T检验 的变量移入此框中。
选择分组变量，在选择变量进入 Grouping Variable框后，Define Groups…按钮将被激活 ，单击该 按钮定义分组信息。
单击该按钮 弹出Options 对话框，该对话框用于指 定置信水平和缺失值的处 理方法 。
格式没有统一
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4
置信水平
置信水平（confidence level）是指总体参数值落在 样本统计值某一区内的概率；在抽样对总体参数作出估计 时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采 用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法， 即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应 的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
在此框中输入检验 值，即检验与什么 值有无显著性差异。
该对话框用于指 定置信水平和缺 失值的处理方法 。
图1—1—1
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13
⑥ 结果分析
表1—1—1 单样本统计量（这一编号 为何不为2－1？）
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14
表1—1—2 单样本T检验结果表同上，以下编 码统一
应当逐项解释t，df，Sig（2-tailed）涉及到的
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7
显著性水平与置信度之间的关系： 1-置信度=显著性水平
例如置信度为95%，则显著性水平就为5%。 这一关系要用在数据解释上的表达模式？
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8
第二章 T 检验
2.1 单样本T检验 2.2 独立两样本T检验 2.3 配对样本T检验
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9
2.1 单样本T检验
① 单样本T检验是处理样本均值与某一指 定的检验值之间是否具有显著差异的 假设检验。加强理论、图表及其应用 的条解件释：力样本度来。自的总体要服从正态分布。
SPSS学习系列21.-均值的T检验
21. 均值的T检验T检验，是一种针对连续变量的参数假设检验，用来检验“单样本均值与已知均值〔单样本T检验〕、两独立样本均值〔独立样本T 检验〕、配对设计资料的均值〔配对样本T检验〕”是否存在差异，这种差异是否能推论至总体。
例如，检查学生成绩平均分是否等于某分值；比较两个班学生的平均分是否存在差异；正常饲料组和维E缺乏组大白鼠肝中维生素A 含量的均值是否存在差异。
T检验适用于样本含量较小〔比方n<60，大样本数据可以用U 检验〕，适用条件：①数据服从正态分布；②满足方差齐性；注：假设数据不满足①，②，可以尝试对数据做变量变换：对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等。
有数据文件：由第19,20篇的“正态性检验”和“方差齐性检验”知，“数学成绩”满足正态性和方差齐性。
一、单样本T检验要求数据满足正态性、方差齐性。
问题1：检验“数学成绩”的平均值是否等于75分。
【分析】——【比较均值】——【单样本T检验】，打开“单样本T检验”窗口，将变量“数学成绩”选入【检验变量】框，【检验值】框输入“75”，【选项】按钮设置置信限，保持默认即可。
点【确定】得到单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误数学成绩50 75.78 13.960 1.974结果说明：单样本T检验的原假设H0: 均值μ = μ0；备择假设H1: 均值μ ≠μ0本例中，t值=0.395, P值=0.694>0.05, 故接受原假设，即“数学成绩的平均分=75”有统计学意义；“平均分=75”的95%置信限为[75-3.19, 75+4.75]二、独立样本T检验要求数据满足：独立性、正态性、方差齐性。
问题2：检验1班和2班的数学成绩是否存在差异。
1.【分析】——【比较均值】——【独立样本T检验】，打开“独立样本T检验”窗口，将变量“数学成绩”选入【检验变量】框，将分组变量“班级”选入【分组变量】框，2.点【定义组】打开“定义组”子窗口，【使用指定值】下面的组1框中填入“1”，组2框中填入“2”，点【继续】回到原窗口，点【确定】得到组统计量班级N 均值标准差均值的标准误甲班24 72.29 14.048 2.868数学成绩乙班26 79.00 13.339 2.616结果说明：〔1〕甲班的数学平均分=72.29，乙班的数学平均分=79；〔2〕方差齐性检验的P值=0.884>0.05, 接受原假设H0，即方差齐；〔3〕独立样本T检验的原假设H0: 均值μ1=μ2；备择假设H1: 均值μ1≠μ2.T检验结果有两种：假设方差相等、不相等。
spss软件进行T检验方法
小 结
SPSS中“Analyze”菜单中的“Compare Means”可用于均值检验，其子菜单中的 “One-sample T test”用于单一样本T检验； “Independent-samples T test”用于两独立 样本T检验；“Baired-samples T test”用于 两配对样本T检验。
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从 n−1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给 出t值对应的相伴概率值。如果相伴概率值小 于或等于用户设想的显著性水平，则拒绝H0， 认为两总体均值之间存在显著差异。相反，相 伴概率大于显著性水平，则不拒绝H0，可以 认为两总体均值之间不存在显著差异。
4.1 Means过程 4.1.1 统计学上的定义和计算公式
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描 述统计量的过程。与第3章中的计算某一样本 总体均值相比，Means过程其实就是按照用户 指定条件，对样本进行分组计算均数和标准差， 如按性别计算各组的均数和标准差。
用户可以指定一个或多个变量作为分组变 量。如果分组变量为多个，还应指定这些分组 变量之间的层次关系。层次关系可以是同层次 的或多层次的。同层次意味着将按照各分组变 量的不同取值分别对个案进行分组；多层次表 示将首先按第一分组变量分组，然后对各个分 组下的个案按照第二组分组变量进行分组。
78.00
89.00 87.00 76.00 56.00 76.00 89.00 89.00 99.00 89.00 88.00 98.00 78.00 89.00
78.00
87.00 89.00 97.00 76.00 100.00 89.00 89.00 89.00 98.00 78.00 78.00 89.00 68.00
实验六——平均数分析与T检验
5.1.2 假设检验的基本思想
•
5.1.3 假设检验的基本步骤
依据假设检验的基本思想，假设检验可以总结 成为以下四大基本步骤： 第一，提出原假设（记为H0）。 • 即根据推断检验的目的，对待推断的总体参 数或分布提出一个基本假设。 第二，选择检验统计量。 • 在假设检验中，样本值（或更极端值）发生 的概率并不直接由样本数据得到，而是通过计算检 验统计量观测值发生的概率而间接得到。这些检验 统计量服从或近似服从某种已知的理论分布。对于 不同的假设检验问题以及不同的总体条件，会有不 同的选择检验统计量的理论、方法和策略。
定义两总体的标识值
框中输入一个数字，大于 等于该值的对应一个总体 ，小于该值的对应另一个 总体
•
本市户口和外地户口的家庭人均住房面积的样 本平均值有一定的差距。
结论
• • •
分析结论应通过两步完成： 第一步，两总体方差是否相等的F检验。 该检验的F统计量的观察值为65.469，对应 的概率P-为0.00。如果显著性水平a为0.05，由 于概率P-小于0.05，可以认为两总体的方差有显 著差异。 • 第二步，两总体均值的检验。 • t统计量的观测值为-3.369，对应的双尾概率 P-值为0.001.如果显著性水平a为0.05，由于概 率P-小于0.05，因此认为两总体的均值有显著地 差异，及本市户口的家庭人均住房面积的平均值存 在显著差异。
统计方法
描述统计
推断统计
估计
假设检验
参数检验
非参数检验
• 假设检验的基本思路是首先对总体参数提出假设，
然后再利用样本告之的信息去验证先前提出的假设 是否成立。 • 如果样本数据不能够充分证明和支持假设， 则在一定的条件下，应拒绝假设；相反，如果样本 数据不能够充分证明和支持假设是不成立的，则不 能推翻假设成立的合理性和真实性。 • 上述假设检验推断过程所依据的基本信念是 小概率原理，即发生概率很小的随机事件，在某一 次特定的实验中是几乎不可能发生的。
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。
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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
本次分析的结果，不支持，很多人认为的：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的结论。
其实方差不相等，并不代表不符合正太分布，也不能够说有显著的差异，方差不相同，说明曲线的偏离程度不同而已。