1、IBM-SPSS 第第5章章 T检验检验适用条件适用条件T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检验方法。样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。5.1 5.1 均值（均值（MeansMeans）过程）过程Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。用户可以指定一个或多个变量作为分组变量。例例5.15.1例5.1：比较不同性别同学的成绩平均值，见例5-1.sav。1 1操作步骤操作步骤（1）单击“分析”|“比较均值”|“均值”命令，如图5-1所示，弹出图5-2所示的对话框；（2）将
2、变量“成绩”放入“因变量列表”框；将变量“性别”放入“自变量列表”框；（3）单击“选项”按钮，弹出图5-3所示的对话框，选择需要的统计量，单击“继续”按钮，返回主对话框；（4）单击“确定”按钮运行，输出结果。2 2结果解读结果解读图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标准差。5.2 5.2 单样本单样本T T检验检验（1）目的 利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分布。5.2.1 5.2.1 原理原理1提出原假设2选择检验统计量3计算检验统计量观测值和概率P值4给定显著性水平，并
3、作出决策5.2.2 5.2.2 模块解读模块解读1单样本T检验2“选项”按钮5.2.3 5.2.3 实例详解实例详解例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。问：用该方法测量所得结果是否与标准浓度值有所不同？见例5-2.sav1 1操作步骤操作步骤（1）单击“分析”|“比较均值”|“单样本T检验”，如图5-7所示，弹出图5-5所示的对话框；（2）将变量“浓度”放入“检验变量”框；（3）在“检验值”框输入已知总体均数，此例为20.00；（4）单击“确定”按钮运行，输出结果。2 2结果解读结果解读（
4、1）图5-8所示为单样本T检验统计量表，分别列出了检验变量的样本量、均数、标准差、标准误。（2）图5-9所示为单样本T检验的结果，结果显示统计量t=3.056，P值=0.0120.05，故方差齐。不同组间独立样本T检验统计量t=3.056，P值为0.0040.01，因此认为两位老师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差异，即两位老师的教学质量存在差异。5.4 5.4 配对样本配对样本T T检验检验目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。5.4.1 5.4.1 原理原理1提出
5、原假设2选择统计量3计算检验统计量观测值和概率P值4给定显著水平，并作出决策。5.4.2 5.4.2 模块解读模块解读 1配对样本T检验2“选项”按钮5.4.3 5.4.3 实例详解实例详解例5.4：某地区随机抽取12名贫血儿童的家庭，实行健康教育干预三个月，干预前后儿童的血红蛋白（%）测量结果见例5-4.sav，试问干预前后该地区贫血儿童血红蛋白（%）平均水平有无变化？1 1操作步骤操作步骤（1）单击“分析”|“比较均值”|“配对样本T检验”命令，如图5-17所示，弹出图5-16所示的对话框；（2）把变量“干预前”、“干预后”选入“成对变量”框；（3）单击“确定”运行，输出结果。2 2结果解读结果解读（1）图5-18所示为配对样本T检验统计量表，分别列出了两组变量的均数、样本量、标准差、标准误。（2）图5-19所示为配对样本T检验分析的结果，并且列出了干预前-干预后所得差值的均数、标准差、标准误和95%置信区间。结果显示统计量t=-3.305，P值=0.0070.01，因此认为干预前后该地区贫血儿童血红蛋白（%）平均水平有变化，结合本案，可以认为该种干预措施可以增加该地区贫血儿童血红蛋白（%）平均水平。THE ENDTHANK YOUSUCCESS2022-5-2138可编辑
