兩配對樣本t怎麼檢驗 spss教程

配對樣本t檢驗的上傳格式要求兩組對比資料要分別錄入成一列。 可以使用spssau操作分析，網頁直接使用，並且有智慧文字分析解讀結果報告。

今天來給大家分享一個spss教程：兩配對樣本t檢驗

方法

首先需要輸入資料，t檢驗資料的輸入格式為區別為一列，數值為一列。

均值、標準差：就是你做配對檢驗的兩個變數各自的均值、標準差 N：樣本容量，也就是總人數 相關係數：配對樣本t檢驗還會顯示兩變數的pearson相關係數及其顯著性sig值 t檢驗的報表內容： t：即配對樣本t檢驗所得的t分數 sig：即配對t檢驗的顯著性

在選單上找到分析，在下拉選單裡點選比較均值，然後點選配對樣本  T檢驗

“兩獨立樣本T檢驗”需要方差齊性檢驗，然而“配對樣本T檢驗”不需要方差齊性檢驗，在軟體操作中會有相關選項，具體操作可搜尋“spss教程：兩獨立樣本t檢驗 百度經驗”。

配對樣品T檢驗中，置信區間預設的百分比是95%

第一個表示樣本基本統計資訊 第二個表 是兩組資料的相關性，sig小於0.05，說明有顯著相關 第三個 表 是關鍵的t檢驗結果，同樣是看sig的值，小於0.05，說明兩組的均值有顯著差異 根據表中的兩組均值大小可以判斷 第一組的均值顯著低於第二組的均值

表格一是對資料的基本描述。

可以根據每個因子旋轉矩陣得到的載荷係數乘以每個變數得到每個因子得分，再用因子得分做T檢驗。 旋轉矩陣（Rotation matrix）是在乘以一個向量的時候改變向量的方向但不改變大小的效果的矩陣。旋轉矩陣不包括反演，它不可以把右手座標系改變成左

表格二表現了資料前後變化的相關係數，那個概率P值是相關係數的概率值，概率大於顯著性水平0.05，則說明資料變化前後沒有顯著的線性變化，線性相關程度較弱。

方法/步驟 點選選單欄中的“分析”——“比較均值”——“配對樣本T檢驗”，進入如下圖所示的“配對樣本T檢驗”對話方塊。 本案例要檢驗的是一個班同學在參加了暑期數學、化學培訓班後，學習成績是否有顯著變化。按住Ctrl，分別勾馴數學1”“數學2”，“化學1”“化

表格三是資料相減後與0的比較過概率值為0，小於顯著性水平0.05，則拒絕原假設;如果與0有較大差別，則表明資料變化前後有顯著的變化。

第一個圖是各自的描述統計 不用管，第二個圖相關係數在0.873，表明兩個樣本相關很高。第三個圖 直接看最後一格sig即是P值＜0.001,非常顯著，表明了什麼要結合你做的什麼，然後就是看前面那個減後面的均值為正還是為負，說明究竟是促進了XX還是阻

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請問spss的這個配對T檢驗結果是什麼意思？

做了3個配對樣本t檢驗。

第一個表：分組描述性統計

第二個表：相關分析

第三個表：總體描述性統計

第四個表：配對樣本t檢驗的結果，差異都非常明顯，第二個變數明顯高於第一個變數

spss中怎麼進行均值差異的配對樣本t 檢驗

在選單分析——比較均值——，裡邊一共有三個t檢驗，分別是單樣本t檢驗，獨立樣本t檢驗，和配對樣本t檢驗。

單樣本t檢驗的目的是為了推斷樣本所代表的未知總體均值和已知的總體均值有無差別，開啟主對話方塊以後再檢驗變數裡邊加入想檢驗的樣本，檢驗值填寫成已知的總體樣本，然後開啟選項對話方塊，置信區間比分比一般預設95%，可以自己設定。點繼續，點確定。結果就輸出了。主要輸出單個樣本統計表和單個樣本檢驗這兩個表，看後一個表的p值，就是sig，是否大於0.05，如果大於，就認為沒有差別。

獨立樣本t檢驗是用來檢驗兩個樣本分別代表的總體均值是否相等。這個檢驗的使用條件是兩個總體必須獨立，兩個樣本的觀測值之間不能存在任何依賴關係。其餘過程和單樣本相似。在主對話方塊裡檢驗變數選入要檢驗的變數，單擊定義組，開啟，在組一和組二框中輸入一個值，含有其餘值得個案將不參加檢驗。或者使用割點分組。然後點繼續，確定。輸出結果裡的獨立樣本檢驗表可以通過p值看出兩樣本方差是否相等，均值是否相等。

配對樣本t檢驗用於檢驗兩個相關樣本或成對樣本所得均值間的差別是否有統計學意義。它檢驗的是配對樣本值差值的均值是否等於0.開啟主面板，選入變數，繼續，確定。觀察結果的方式還是一樣。就這樣。

t檢驗的內容主要就是這樣了。希望能對你有幫助哦。

如何用spss進行t檢驗

用spss進行t檢驗的操作方法和步驟如下：

1、首先，開啟spss軟體，並使用SPSS進行兩個樣本的T檢驗，如下圖所示。

2、其次，完成上述步驟後，在介面上選擇選單欄“分析”選項，然後依次單擊“比較均值”-->“獨立樣本T檢驗”，如下圖所示。

3、接著，完成上述步驟後，選擇英語成績作為檢驗變數，選擇性別作為分組變數，然後單擊“確定”按鈕，如下圖所示。

4、然後，完成上述步驟後，測試結果將在之後生成，如下圖所示。

5、隨後，完成上述步驟後，可以檢查兩個樣本的平均值，以檢視是否存在顯著差異，如下圖所示。

6、接著，檢查第二張表的方差測試結果。 從圖中可以看到sig = 1> 0.05，只看資料的第一行。 如果sig <0.05，則需要檢視第二行資料，如下圖所示。

7、最後，完成上述步驟後，從第一行資料Sig = 0.716> 0.05，可以得出結論，男性和女性樣本的英語分數沒有顯著差異，如下圖所示。這就是用spss進行t檢驗的操作方法。

spss什麼時候用獨立樣本t檢驗，什麼時候用配對樣本t檢驗

當你的研究是被試內設計或匹配組設計時，此時的樣本被稱作相關樣本，應該用配對樣本t檢驗，被試內設計的特點是兩組被試都完成了所有的測試題目，匹配組的特點是除了研究關注的變數外，兩組被試在其他一些可能對研究結果產生影響但本研究並不關注的變數上高度匹配。

獨立樣本t檢驗則用於其他情況，也就是兩組被試是隨機選定各自完成不同的任務或者並未嚴格匹配的情況下。

SPSS中獨立T檢驗使用時兩個獨立樣本是不是必須數目一樣？

在統計學中，兩個獨立樣本做統計比較時，首先需用擬常態分佈檢驗樣本分佈情況，不屬常態分佈，兩個獨立樣本則要用非引數檢驗的兩個獨立樣本u檢驗。

一、屬於常態分佈，則採取以下方法：

1、樣本量不同，可以採用獨立樣本T檢驗；樣本量相同且統計意義相同，可用配對T檢驗，是特殊的獨立樣本T檢驗。對於獨立樣本，統計方法的選擇，是根據樣本的分佈情況而定，不能主觀選定分佈方法，否則會造成統計意義偏差。

2、單總體t檢驗是檢驗一個樣本平均數與一個已知的總體平均數的差異是否顯著。當總體分佈是常態分佈，如總體標準差未知且樣本容量小於30，那麼樣本平均數與總體平均數的離差統計量呈t分佈。

二、單總體t檢驗統計量為：

其中

為樣本平均數，

為樣本標準偏差，n為樣本數。

該統計量t在零假說：μ=μ0為真的條件下服從自由度為n−1的t分佈。

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選用的檢驗方法必須符合其適用條件，理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。（如樣本量為10，一些學者聲稱甚至更小的樣本也行），只要每組中變數呈常態分佈，兩組方差不會明顯不同。

如上所述，可以通過觀察資料的分佈或進行正態性檢驗估計資料的正態假設。方差齊性的假設可進行F檢驗，或進行更有效的Levene's檢驗。如果不滿足這些條件，可以採用校正的t檢驗，或者換用非引數檢驗代替t檢驗進行兩組間均值的比較。

區分單側檢驗和雙側檢驗。單側檢驗的界值小於雙側檢驗的界值，因此更容易拒絕，犯第Ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯的概率。

參考資料：百度百科-T檢驗

參考資料：百度百科-獨立樣本