单样本检验

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

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。

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

SPSS单样本K-S检验是统计分析中的一项重要内容，通过分析菜单中的非参数检验选项，可以对指定的变量进行正态、均匀、泊松或指数分布的检验。

SPSS 单样本卡方检验，挺常见的统计方法，用来检验数据是否符合某个理论分布。操作步骤也不复杂，只需在菜单中找到analyze -> nonparametric test -> chi square，选择你要检验的变量。记得设置期望频数，有时你可以自定义期望值或者设定所有类别的构成比一样，挺灵活的。比如，假设你有一个调查数据，想知道是否符合某种分布模式，就可以用这个检验来验证。相关的资源也蛮丰富的，如果你对 SPSS、Matlab、SAS 等软件的统计有兴趣，还可以去看看一些类似的讲义和实例，比如Matlab Chisquaretests 分类数据卡方检验，实用的案例挺多，能你更好地理解和应用

Python中有scipy.stats.ttest_1samp包可实现单样本t检验。步骤如下：1. 根据总体假设H0。2. 选择统计量，使其在H0成立时分布已知。3. 计算样本统计量。4. 根据显著性水平进行检验，判断是否拒绝或接受H0。

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。

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。