样本检验

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

SPSS 的单样本卡方检验功能，操作还挺直观的。菜单路径是Analyze → Nonparametric Tests → Chi-Square，点几下就能跑出结果。不用写代码，点点选项就好，挺适合刚上手的小伙伴。尤其是像“期望频数”那块，all categories equal 和 value 两种选法都挺实用，灵活点儿，能应对不同比例分布的需求。 输入变量后，Test Variable List 这框要选对，否则运行不出来哦。范围部分，Get from data 默认选所有样本，如果你只想看部分，记得切到 Use specified range，不然结果不准。 实际应用场景，比如你想验证一份

在SAS统计分析软件中，常用于进行t检验的过程包括PROC UNIVARIATE、PROC MEANS以及本章重点讲解的PROC TTEST过程。

SPSS 的单样本非参数检验讲义是那种你一看就觉得“哎，还挺实用”的类型。讲得不深奥，逻辑也清晰，像在跟你唠嗑一样把统计思路讲明白了。用的是 SPSS 里比较常见的功能，比如单样本 K-S 检验和中位数检验，新手也能轻松上手。 讲义里的例子挺接地气，比如检验某地学生的平均身高是否有差异，就直接套用非参数检验，操作步骤一步步来，截图也都有。你要是做问卷调查或者样本数据，这部分内容还蛮对口的。 非参数检验跟常规的 t 检验不太一样，它不要求数据服从正态分布，适合你手头数据分布不太“规矩”的情况。要是你发现用 t 检验总是卡，那不妨换个思路用用这个。 顺带一提，配套资源也不错，像SPSS 多独立样本

两独立样本t检验用于判断两组独立样本数据的均值是否存在显著差异。例如，探究男女学生在计算机平均成绩上是否存在显著差异。 进行两独立样本t检验需要满足以下条件： 样本独立性: 两样本必须相互独立，即一组样本的抽取对另一组样本的抽取没有任何影响。例如，比较北京和上海地区周岁儿童的平均身高。 正态性: 两组样本数据均需服从或近似服从正态分布，这是进行t检验的前提条件。

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。

目的：比较两总体分布是否存在显著差异。 基本假设：两总体分布无显著差异（来自同一总体）。 数据要求：样本数据和分组标志。

本讲义讲解了SPSS多独立样本非参数检验的方法。 目的：判断多个总体的分布是否存在显著差异。 基本假设：多个总体分布无显著差异。 数据要求：样本数据和分组标志。

本教程介绍SPSS中两独立样本的非参数检验方法，用于比较两组数据分布是否存在差异。 目的：通过独立样本数据判断两个总体分布是否有显著差异，或判断两样本是否来自同一总体。 假设：- 零假设（H0）：两个总体分布无显著差异，即两样本来自同一总体。 数据要求：- 样本数据和分组标志。

T 检验功效工具蛮有用的，是对于那些需要进行实验设计和统计的朋友。你可以通过它计算效应量（d）、样本量（N）和显著性水平（alpha）来进行 t 检验的功效。它挺适合用来规划实验的样本量，尤其当你不确定样本量应该选择多少时，通过输入 N 的数组，你就能清晰地看到效果。还有个小功能，设置PLOT参数为 1，它会帮你绘制一个图表，清晰展示各个样本量的功效值。哦对了，目标功效水平（DESPWR），程序还会告诉你达到这个功效所需的最小样本量，方便。总体来说，这个工具挺实用，你避免因样本量不足或过多而浪费资源。