SPSS均值比较与T检验分析

在推断性统计分析中，t检验是一种常用的统计方法，用于比较两个样本均值之间的差异。将详细介绍如何在SPSS统计分析软件中完成t检验。 1. 什么是t检验 t检验是一种假设检验方法，用于判断两个样本在均值上的差异是否具有统计学意义。常见的t检验包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。 2. SPSS中的t检验步骤 在SPSS统计分析中，进行t检验的具体步骤如下： 数据导入：将待分析的数据导入SPSS。 选择t检验方法：根据研究需求选择合适的t检验类型，例如独立样本t检验或配对样本t检验。 设置变量：在SPSS的分析界面中设置待比较的变量。 执行分析：运行分析并查看输出结果，包括均值、t

一、掌握t检验的应用条件； 二、掌握在SPSS中进行t检验的操作步骤。

统计里最常碰到的几个方法，像是t 检验、相关、回归，再到稍微进阶一点的时间序列，其实用SPSS搞定挺方便的。你只要数据格式没问题，菜单点一圈基本就出结果，连图表也能自动生成，省事多了。比如你想比较两组人的满意度差异，直接用独立样本 t 检验就好，SPSS 菜单里点“”→“比较均值”就能找到。像对比前后测试成绩，配对 t 检验就更合适。相关和回归也挺实用。你想看销售额跟广告投放有没有关系？相关系数一查就知道有没有“牵手”。想进一步预测？直接上线回归模型就完事了。SPSS 里操作也不麻烦，点几下菜单就能跑出一堆结果指标。时间序列更偏预测，比如每月用户数的趋势。用 SPSS 自带的“预测”工具，新手

定义：SPSS单样本t检验用于比较变量样本均值与指定检验值的差异。前提条件：样本总体需服从正态分布。

某厂根据经验得知，加工的零件椭圆度渐近服从正态分布，总体均值为0.081mm，总体标准差为0.025mm。现使用新机床加工200个零件，测得椭圆度均值为0.076mm。以α=0.05水平检验新机床加工零件的椭圆度总体均值是否与以前有显著差异。

两独立样本T检验在SPSS统计分析软件中进行，要求比较的两个样本彼此独立，无配对关系。样本均来自正态总体，且均值在统计检验中有意义。

随机化设计资料均数的t检验。例4.3某克山病区测得11名克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下，问该地急性克山病患者与健康人的血磷值平均水平是否不同?患者0.84 1.05 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人0.54 0.64 0.75 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

SPSS中的两配对样本t检验详解: 根据配对样本推断两总体均值是否存在显著差异。例如，可以用于评估减肥茶的有效性或不同广告形式对销售额的影响，确保数据样本两两配对，个案顺序相同，以控制个案自身的影响，假设两总体服从正态分布。