spss之獨立t怎麼檢驗

分兩列錄入，一定有1列表示‘組別’，而且裡面只能為2種文字（或2個數字）。另一組是兩組測量的資料，這樣在spssau裡放置時X就是‘組別’，Y是‘資料’。

兩獨立樣本t檢驗屬於t檢驗的一種，要求資料服從常態分佈或近似常態分佈，兩組方差具有齊性。可檢驗兩組資料是否有差別。

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。

這個不用spss，只用excel就可以埃以excel2007為例，先把資料分為兩列輸入，選擇“資料”、“資料分析”，先進行方差齊性檢驗，尋F檢驗：雙樣本方差"，彈出對話方塊中，“變數1的區域”用滑鼠拖動的方法選中A列資料（包括“A”那個單元格），“變數2的區域”

接下是做正態性檢驗。

獨立樣本t檢驗屬於t檢驗範疇，用來檢驗兩個彼此獨立的樣本代表的總體的均值是否一樣。通常用來比較兩個班級的成績是否有差異啊這類問題。 兩獨立樣本檢驗屬於非引數檢驗範疇，用來檢驗一個變數的兩組數值是否有差異，包括適用於不同情況的四種檢

首先需要拆分檔案，對兩組資料分別做檢驗。

獨立樣本t檢驗 1.在進行獨立樣本T檢驗之前，要先對資料進行正態性檢驗。滿足正態性才能進一步分析，不滿足可以採用資料轉化或非引數秩和檢驗； 2.在選單欄上執行：分析-比較均數-獨立樣本t檢驗； 3.將要比較平均數的變數放到檢驗變數，將分組變

即資料——拆分檔案

獨立樣本t檢測包括兩個檢驗：前一個是方差齊性檢驗（也就是Levene檢驗），後一個t檢驗。 方差齊性檢驗是t檢驗的前提。所以看結果先看方差齊性檢驗結果。 如自主學習動機這一項，方差齊性檢驗結果sig.值，也就是p值0.630>0.05，說明方差齊性（方

然後點一下比較組，把組別調入分組方式這裡，再點選確定。

賦值時”0=老年人，1=中年人“，0，1是才是值。 老年人和中年人只是標籤，顯示用的。 所以資料視圖表格組別中也應輸入0和1。 而你應該輸入的是”老年人“和”中年人“，不是0和1。 資料檢視中都沒有0和1，那麼賦值定義就沒有意義啦。 解決方法： 1，定

這樣就拆分完畢了。

1、利用F檢驗判斷兩總體的方差是否相等；利用t檢驗判斷兩總體均值是否存在顯著差異。 兩獨立樣本t檢驗之前，對於資料的正確處理是一個非常關鍵的任務，spss要求兩組資料在一個變數中，即在一個列中，同時要定義一個存放總體標誌的標識變數。 2、

繼續點分析——非引數檢驗——舊對話方塊——1-樣本K-S

你的資料多少了，一般情況下 如果資料量不超過30個，以t檢驗的結論為主 當然你如果非要它顯著的話，也可以直接採用非引數檢驗的結論，也不能說錯，因為能夠用引數檢驗的方法都可以採用非引數檢驗，只不過非引數檢驗沒有引數檢驗那麼嚴格

這樣就彈出了正態性檢驗的對話方塊，將需要分析的數值調入右邊的框框，然後勾選上下方檢驗分佈的第一個

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

檢視結果，第一組的正態性檢驗P=0.798，第二組為P=0.835，可認為近似常態分佈。

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

接著取消拆分。資料——拆分檔案，在跳出來的框框中點一下第一個（分組所有組），然後點確定

兩獨立樣本spss結果裡，第一個表是描述性統計;第二個表，左邊是方差齊性檢驗; 如果F值的Gig大於0，05，方差齊性，看右邊t檢驗的第一行，t值，Sig就是p。如果F值的Gig小於0，05，方差不齊性，看右邊t檢驗的第二行，t值，Sig就是p。 擴充套件資料 對應

然後點分析——比較均值——獨立樣本t檢驗

df是自由度的意思，自由度是一個統計學術語。 計算某一統計量時，取值不受的變數個數。通常df=n-k。其中n為樣本數量，k為被的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。自由度通常用於抽樣分佈中。 自由度是指當

將組別調入分組變數，數值調入檢驗變數

T檢驗分為三種方法： 1. 單一樣本t檢驗（One-sample t test），是用來比較一組資料的平均值和一個數值有無差異。例如，你選取了5個人，測定了他們的身高，要看這五個人的身高平均值是否高於、低於還是等於1.70m，就需要用這個檢驗方法。 2. 配對

接著點一下分組變數下方的定義組，在彈出來的框框中輸入組別1、2，再點繼續——確定

1.在F值這一欄中，0.0000.05說明結果無差異。 另外，如果F值這一欄中兩樣本方差齊的話。結果看第一欄中，t=0.028和P值就行了。在sig.（2-tailed）中，兩欄的資料時都是0.978很正常，但大多是不一樣的。總之，據F值的情況，選擇要看第一欄還是第

結果出來了。

只有相關分析中spss才會在結果矩陣中顯著出一個*號和兩個*號 以區別0.01和0.05水平的顯著性 其他的分析都是預設在0.05水平下的顯著性 所以不會有*號，至於你看到的論文中加的*號 都是後來自己編輯新增的

第一個表格是兩組資料的例數、均值、標準差和均數的標準誤。

SPSS中獨立樣本T檢驗中結果判斷的方法：首先看levene下，F值對應的sig值，這裡的方差齊性看Levene檢驗的F值對應的sig值，這裡sig值0.002小於0.05，拒絕方差整齊的假設，說明兩獨立樣本來自的總體方差不相等，就是方差不齊性。 則需要看第二行的

第二個表格前部是方差齊性檢驗，可看到P=0.141＞0.05，具有方差齊性，

T檢驗陝西師範大學生命科學學院CollegeofLifeSciences,ShaanxiNormalUniversity2016/10/20陝西師範大學ShaanxiNormalUniversity1T檢驗（一）單個總體均數的t檢驗（二）獨立樣本成組t檢驗（三）成對樣本t檢驗2016/10/20陝西師範大學ShaanxiNormal

然後t檢驗的P值為0.007，可認為差異有統計學意義。

把兩組資料寫在同一列標記為bianliang，在後面加一個新的變數factor，第一組資料後面的factor值全標為1，第二組資料後面的factor值全為2,。 然後執行命令“分析-->比較均值——> 獨立樣本T檢驗”，在彈出的對話方塊中將要進行T檢驗的資料bianliang選進

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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

兩獨立樣本t檢驗spss結果怎麼看

兩獨立樣本spss結果裡，第一個表是描述性統計;第二個表，左邊是方差齊性檢驗;

如果F值的Gig大於0，05，方差齊性，看右邊t檢驗的第一行，t值，Sig就是p。如果F值的Gig小於0，05，方差不齊性，看右邊t檢驗的第二行，t值，Sig就是p。

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對應的第一行的p值0，510，第一行t值0，659，

獨立樣本t檢測包括兩個檢驗：前一個是方差齊性檢驗（也就是Levene檢驗），後一個t檢驗。方差齊性檢驗是t檢驗的前提。所以看結果先看方差齊性檢驗結果。

如自主學習動機這一項，方差齊性檢驗結果sig，值，也就是p值0，630>0，05，說明方差齊性（方差相等）。之後的結果全部都要看第一行，也就是假設方差相等這一行。

請問SPSS獨立樣本t檢驗中df值代表什麼意思？

df是自由度的意思，自由度是一個統計學術語。

計算某一統計量時，取值不受*的變數個數。通常df=n-k。其中n為樣本數量，k為被*的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。自由度通常用於抽樣分佈中。

自由度是指當以樣本的統計量來估計總體的引數時，樣本中獨立或能自由變化的資料的個數，稱為該統計量的自由度。自由度等於獨立變數減掉其衍生量數。舉例來說，變異數的定義是樣本減平均值(一個由樣本決定的衍生量)，因此對N個隨機樣本而言，其自由度為N-1。

擴充套件資料

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。

SPSS for Windows由於其操作簡單，已經在我國的社會科學、自然科學的各個領域發揮了巨大作用。該軟體還可以應用於經濟學、數學、統計學、物流管理、生物學、心理學、地理學、醫療衛生、體育、農業、林業、商業等各個領域。

具有完整的資料輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。

自帶11種類型136個函式。SPSS提供了從簡單的統計描述到複雜的多因素統計分析方法，比如資料的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非引數檢驗、多元迴歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性迴歸、Logistic迴歸等。

參考資料來源：百度百科-spss

參考資料來源：百度百科-自由度

spss中t檢驗的基本原理是什麼？

T檢驗分為三種方法：

1. 單一樣本t檢驗（One-sample t test），是用來比較一組資料的平均值和一個數值有無差異。例如，你選取了5個人，測定了他們的身高，要看這五個人的身高平均值是否高於、低於還是等於1.70m，就需要用這個檢驗方法。

2. 配對樣本t檢驗（paired-samples t test），是用來看一組樣本在處理前後的平均值有無差異。比如，你選取了5個人，分別在飯前和飯後測量了他們的體重，想檢測吃飯對他們的體重有無影響，就需要用這個t檢驗。

注意，配對樣本t檢驗要求嚴格配對，也就是說，每一個人的飯前體重和飯後體重構成一對。

3. 獨立樣本t檢驗（independent t test），是用來看兩組資料的平均值有無差異。比如，你選取了5男5女，想看男女之間身高有無差異，這樣，男的一組，女的一組，這兩個組之間的身高平均值的大小比較可用這種方法。

總之，選取哪種t檢驗方法是由你的資料特點和你的結果要求來決定的。

t檢驗會計算出一個統計量來，這個統計量就是t值，

spss根據這個t值來計算sig值。因此，你可以認為t值是一箇中間過程產生的資料，不必理他，你只需要看sig值就可以了。sig值是一個最終值，也是t檢驗的最重要的值。 上海神州培訓中心 SPSS培訓

sig值的意思就是顯著性（significance），它的意思是說，平均值是在百分之幾的機率上相等的。

一般將這個sig值與0.05相比較，如果它大於0.05，說明平均值在大於5%的機率上是相等的，而在小於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較大的，說明差異是不顯著的，從而認為兩組資料之間平均值是相等的。

如果它小於0.05，說明平均值在小於5%的機率上是相等的，而在大於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較小的，說明差異是顯著的，從而認為兩組資料之間平均值是不相等的。

總之，只需要注意sig值就可以了。

spss中獨立樣本T檢驗結果看不懂

1.在F值這一欄中，0.000<0.05，有差異，說明兩樣本方差不齊。第二欄本來就沒有資料的，因為是兩樣本之間方差齊性比較，只有一個F值。

2.有兩個t值，是因為計算機把方差齊和方差不齊兩種情況的值都計算出來了。在第一欄中，t=0.028，代表方差齊時的值；在第二欄中t=0.028，是方差不齊時的值。

3.因為本例中的兩樣本方差不齊，我們看第二欄中t=0.028和在sig.（2-tailed（即雙側P值）0.978就行了，P=0.978>0.05說明結果無差異。

另外，如果F值這一欄中兩樣本方差齊的話。結果看第一欄中，t=0.028和P值就行了。在sig.（2-tailed）中，兩欄的資料時都是0.978很正常，但大多是不一樣的。總之，據F值的情況，選擇要看第一欄還是第二欄的值。