SPSS分析技術:T檢驗實例分析

用軟件分析之前，得很清楚什么是T檢驗？用來做什么？回顧T檢驗理論基礎：

抽樣分布：t分布；

均值差異性的檢驗方法：Z檢驗和T檢驗綜述；

簡單總結：要證明兩列正態(tài)分布的高測度數據（定距數據和高測度定序數據）是否存在差異，可以通過驗證它們的均值差異性來達到目的，可以使用T檢驗和方差分析。T檢驗適用于單因素雙水平，方差分析適用于多因素多水平。

根據數據序列的特點，T檢驗可以分為四種類型：單樣本T檢驗、配對樣本T檢驗、獨立樣本等方差T檢驗和獨立樣本異方差T檢驗。在具體應用中，應根據數據序列的特點選擇相應的檢驗方法。如果兩列數據之間具有一一對應關系，這種數據稱為配對樣本，例如同一年級學生的兩次考試。如果兩列數據各自為一個集合，兩個集合內的數據沒有對應關系，甚至個數都不相等，這種數據稱為獨立樣本。對于配對樣本，可以直接進行T檢驗；對于獨立樣本，則需要先檢驗兩列數據的方差是否齊性，如果方差齊性，則使用獨立樣本等方差檢驗，否則要使用獨立樣本異方差檢驗。

SPSS的T檢驗分析步驟

檢驗數據正態(tài)性；選擇【分析】-【非參數檢驗】-【舊對話框】-【1樣本K-S】命令，檢驗數據的正態(tài)性。

如果是正態(tài)數據，可以進行T檢驗；根據不同數據類型選擇不同T檢驗方式。選擇【分析】-【比較平均值】-【單樣本T檢驗】（包括配對樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗）。

輸出結果解讀；根據結果輸出的檢驗概率，判斷兩樣本是否存在顯著性差異；或判斷與某一個具體的常數是否有顯著性差異。

案例分析

現有一份《某大學學生成績》的數據，需要分析兩個問題：1、分析變量語文、數學、外語、歷史成績是否存在顯著性差異；2、分析男生和女生的數學成績是否存在顯著性差異。

1、分析變量語文、數學、外語、歷史成績是否存在顯著性差異；

首先，分析語文、數學、英語和歷史成績的分布形態(tài)，結果如下：

從檢驗結果可知，語文、數學和英語成績服從正態(tài)分布，而歷史成績不符合正態(tài)分布。所以對語文、數學和英語成績進行配對樣本T檢驗，檢驗它們是否有顯著性差異。

第二步，由于語文、數學和英語成績是根據學生性別一一對應的，所以使用配對樣本T檢驗進行分析。選擇菜單【分析】-【比較平均值】-【配對樣本T檢驗】，將語文、數學和英語成績選為分析變量，得到以下結果：

從檢驗結果看，語文成績和數學成績顯著不同，語文成績與英語成績也有顯著性差異。

2、分析男生和女生的數學成績是否存在顯著性差異。

由于男生的數學成績與女生的數學成績屬于兩個獨立樣本，所以需要先檢查男生與女生分組后的數學成績的方差是否齊性。

第一步，選擇【分析】-【比較平均值】-【獨立樣本T檢驗】，將數學成績選為檢驗變量，將性別選為分組變量；

第二步，點擊【確定】，輸出結果；

從結果來看，在Levene方差測試中，顯著性為0.581，大于0.05，所以男生和女生的數學成績是方差齊性的，所以看第一行，T檢驗的顯著性為0.511，大于0.05，表明男生與女生的數學成績沒有顯著性差異。如果在Levene方差測試中，顯著性結果小于0.05，則需要看第二行的T檢驗結果。數據分析培訓