spss中有关t检验的详细介绍（包含操作过程和结果分析）

2024-07-03 05:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

SPSS学习记录day1

写在前面：CSDN新人小白，最近在学校学习SPSS，但是学习的知识总是学了就忘，所以打算现在开始尝试记录一下自己的学习过程，希望能坚持下去吧emmm…希望（ps:我的SPSS版本是23版的，其他版本可能会有不一样的地方）因为是一个学习记录，所以如果有错误或者不妥的地方十分欢迎大家友好的提出，毕竟我只是一个新人小白🙏🙏

分析>比较平均值

在SPSS软件中比较平均值操作一共有6种检验，分别为

平均值单样本T检验独立样本T检验摘要独立样本T检验成对样本T检验单因素ANOVA检验比较平均值

这6种操作都是关于数据集的平均值这一特征，以下一一讲解：

1. 平均值

点击平均值(M) 打开平均值选项窗口上方的因变量列表(D) 里选择需要分析的数据变量，下方的自变量列表是可选的，主要作用可以理解为帮助分组计算因变量的平均值，即计算同一类的自变量所对应的因变量的平均值。在这里插入图片描述

点击选项可以选择同时计算其他的数据特征值，这里下方的第一层的统计部分会在后面再讲。然后点击确定就完事了，这个输出结果很好看懂，就不多说了~~

2. 单样本T检验

专业说法：

什么是单样本 t 检验？单样本 t 检验是一种统计学上的假设检验，用于确定未知的总体均值是否与特定的值有差异。何时使用单样本 t 检验？你可以对连续型数据使用该检验。数据来自呈正态分布的总体的随机样本。如果数据不是接近正态分布的，该怎么办？如果样本量很小，您可能无法检验正态性。您可能需要依赖您对数据的理解。当您无法顺利执行正态性检验，您可以执行非参数检验，该检验不需要正态性假设。

通俗说法：就是指将数据集的平均值与某一特定的值相比较，没有什么比举个例子更容易理解单样本检验的用途了：假如我国18岁至44岁人们平均身高为166.7cm，现在我们调查了某一地方的部分人们的身高为165.8cm，调查结果显示这些人的平均身高比平均身高矮，但是矮了多少呢？矮了0.9cm，那只是矮了0.9cm到底能不能说明这些人确实普遍矮与平均身高呢，说不定这只是由于抽样引起的误差？如果矮了0.5cm呢？2cm呢？单凭感觉可不靠谱~~ 为了解决这个问题这时候我们就需要使用单样本T检验了。这里的单样本即指我们只有一个样本。

检验变量——要进行比较的数据检验值——比较的特定值选项——选择置信区间百分比以及缺失值的处理方法结果分析—— 在这里插入图片描述单样本统计表包含了变量的一些特征值（个数、平均值、标准差、标准误差平均值）单样本检验表包含了t、自由度、显著性、平均值差值等等（这里简单讲解一下各数据的计算方法，具体含义以后有机会再补充吧）

自由度——个案数-1（76-1）平均值差值——样本平均值-经验值（165.78-166.7）t——平均值差值/标准误差=平均值差值/(标准差/ n \sqrt{n} n )（ − 0.923 165.78 76 ） \frac{-0.923}{\frac{165.78}{\sqrt{76}}}） 76 165.78−0.923）显著性——由t值和其他数据算出，一般称作p值，我们主要看的就是这个数据，它体现了我们数据的平均值和检验值是否可以认为无差别，p数值越小则认为数据平均值与检验值差距越大，一般当显著性数值小于0.05时我们才认为平均值与检验值有显著差别（也有与0.1和0.01比较的）而在本例子中p值为0.709，远远大于0.05，所以我们不能认为165.78cm与166.7cm有显著差别，即可以认为该部分人群的身高和全国人群身高无显著差异

今天就写到这里吧，没想到写这个还挺麻烦的~_~

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