spss教程：兩配對樣本t怎么檢驗(yàn)

配對樣本t檢驗(yàn)的上傳格式要求兩組對比數(shù)據(jù)要分別錄入成一列。 可以使用spssau操作分析，網(wǎng)頁直接使用，并且有智能文字分析解讀結(jié)果報告。

今天來給大家分享一個spss教程：兩配對樣本t檢驗(yàn)

方法

首先需要輸入數(shù)據(jù)，t檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的輸入格式為區(qū)別為一列，數(shù)值為一列。

均值、標(biāo)準(zhǔn)差：就是你做配對檢驗(yàn)的兩個變量各自的均值、標(biāo)準(zhǔn)差 N：樣本容量，也就是總?cè)藬?shù) 相關(guān)系數(shù)：配對樣本t檢驗(yàn)還會顯示兩變量的pearson相關(guān)系數(shù)及其顯著性sig值 t檢驗(yàn)的報表內(nèi)容： t：即配對樣本t檢驗(yàn)所得的t分?jǐn)?shù) sig：即配對t檢驗(yàn)的顯著性

在菜單上找到分析，在下拉菜單里點(diǎn)擊比較均值，然后點(diǎn)擊配對樣本  T檢驗(yàn)

“兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”需要方差齊性檢驗(yàn)，然而“配對樣本T檢驗(yàn)”不需要方差齊性檢驗(yàn)，在軟件操作中會有相關(guān)選項(xiàng)，具體操作可搜索“spss教程：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 百度經(jīng)驗(yàn)”。

配對樣品T檢驗(yàn)中，置信區(qū)間默認(rèn)的百分比是95%

第一個表示樣本基本統(tǒng)計信息 第二個表 是兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性，sig小于0.05，說明有顯著相關(guān) 第三個 表 是關(guān)鍵的t檢驗(yàn)結(jié)果，同樣是看sig的值，小于0.05，說明兩組的均值有顯著差異 根據(jù)表中的兩組均值大小可以判斷 第一組的均值顯著低于第二組的均值

表格一是對數(shù)據(jù)的基本描述。

可以根據(jù)每個因子旋轉(zhuǎn)矩陣得到的載荷系數(shù)乘以每個變量得到每個因子得分，再用因子得分做T檢驗(yàn)。 旋轉(zhuǎn)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(zhuǎn)矩陣不包括反演，它不可以把右手坐標(biāo)系改變成左

表格二表現(xiàn)了數(shù)據(jù)前后變化的相關(guān)系數(shù)，那個概率P值是相關(guān)系數(shù)的概率值，概率大于顯著性水平0.05，則說明數(shù)據(jù)變化前后沒有顯著的線性變化，線性相關(guān)程度較弱。

方法/步驟 點(diǎn)擊菜單欄中的“分析”——“比較均值”——“配對樣本T檢驗(yàn)”，進(jìn)入如下圖所示的“配對樣本T檢驗(yàn)”對話框。 本案例要檢驗(yàn)的是一個班同學(xué)在參加了暑期數(shù)學(xué)、化學(xué)培訓(xùn)班后，學(xué)習(xí)成績是否有顯著變化。按住Ctrl，分別勾馴數(shù)學(xué)1”“數(shù)學(xué)2”，“化學(xué)1”“化

表格三是數(shù)據(jù)相減后與0的比較過概率值為0，小于顯著性水平0.05，則拒絕原假設(shè);如果與0有較大差別，則表明數(shù)據(jù)變化前后有顯著的變化。

第一個圖是各自的描述統(tǒng)計 不用管，第二個圖相關(guān)系數(shù)在0.873，表明兩個樣本相關(guān)很高。第三個圖 直接看最后一格sig即是P值＜0.001,非常顯著，表明了什么要結(jié)合你做的什么，然后就是看前面那個減后面的均值為正還是為負(fù)，說明究竟是促進(jìn)了XX還是阻

擴(kuò)展閱讀，以下內(nèi)容您可能還感興趣。

請問spss的這個配對T檢驗(yàn)結(jié)果是什么意思？

做了3個配對樣本t檢驗(yàn)。

第一個表：分組描述性統(tǒng)計

第二個表：相關(guān)分析

第三個表：總體描述性統(tǒng)計

第四個表：配對樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果，差異都非常明顯，第二個變量明顯高于第一個變量

spss中怎么進(jìn)行均值差異的配對樣本t 檢驗(yàn)

在菜單分析——比較均值——，里邊一共有三個t檢驗(yàn)，分別是單樣本t檢驗(yàn)，獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，和配對樣本t檢驗(yàn)。

單樣本t檢驗(yàn)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，打開主對話框以后再檢驗(yàn)變量里邊加入想檢驗(yàn)的樣本，檢驗(yàn)值填寫成已知的總體樣本，然后打開選項(xiàng)對話框，置信區(qū)間比分比一般默認(rèn)95%，可以自己設(shè)定。點(diǎn)繼續(xù)，點(diǎn)確定。結(jié)果就輸出了。主要輸出單個樣本統(tǒng)計表和單個樣本檢驗(yàn)這兩個表，看后一個表的p值，就是sig，是否大于0.05，如果大于，就認(rèn)為沒有差別。

獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)兩個樣本分別代表的總體均值是否相等。這個檢驗(yàn)的使用條件是兩個總體必須獨(dú)立，兩個樣本的觀測值之間不能存在任何依賴關(guān)系。其余過程和單樣本相似。在主對話框里檢驗(yàn)變量選入要檢驗(yàn)的變量，單擊定義組，打開，在組一和組二框中輸入一個值，含有其余值得個案將不參加檢驗(yàn)?；蛘呤褂酶铧c(diǎn)分組。然后點(diǎn)繼續(xù)，確定。輸出結(jié)果里的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)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(yàn)用于檢驗(yàn)兩個相關(guān)樣本或成對樣本所得均值間的差別是否有統(tǒng)計學(xué)意義。它檢驗(yàn)的是配對樣本值差值的均值是否等于0.打開主面板，選入變量，繼續(xù)，確定。觀察結(jié)果的方式還是一樣。就這樣。

t檢驗(yàn)的內(nèi)容主要就是這樣了。希望能對你有幫助哦。

如何用spss進(jìn)行t檢驗(yàn)

用spss進(jìn)行t檢驗(yàn)的操作方法和步驟如下：

1、首先，打開spss軟件，并使用SPSS進(jìn)行兩個樣本的T檢驗(yàn)，如下圖所示。

2、其次，完成上述步驟后，在界面上選擇菜單欄“分析”選項(xiàng)，然后依次單擊“比較均值”-->“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”，如下圖所示。

3、接著，完成上述步驟后，選擇英語成績作為檢驗(yàn)變量，選擇性別作為分組變量，然后單擊“確定”按鈕，如下圖所示。

4、然后，完成上述步驟后，測試結(jié)果將在之后生成，如下圖所示。

5、隨后，完成上述步驟后，可以檢查兩個樣本的平均值，以查看是否存在顯著差異，如下圖所示。

6、接著，檢查第二張表的方差測試結(jié)果。 從圖中可以看到sig = 1> 0.05，只看數(shù)據(jù)的第一行。 如果sig <0.05，則需要查看第二行數(shù)據(jù)，如下圖所示。

7、最后，完成上述步驟后，從第一行數(shù)據(jù)Sig = 0.716> 0.05，可以得出結(jié)論，男性和女性樣本的英語分?jǐn)?shù)沒有顯著差異，如下圖所示。這就是用spss進(jìn)行t檢驗(yàn)的操作方法。

spss什么時候用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，什么時候用配對樣本t檢驗(yàn)

當(dāng)你的研究是被試內(nèi)設(shè)計或匹配組設(shè)計時，此時的樣本被稱作相關(guān)樣本，應(yīng)該用配對樣本t檢驗(yàn)，被試內(nèi)設(shè)計的特點(diǎn)是兩組被試都完成了所有的測試題目，匹配組的特點(diǎn)是除了研究關(guān)注的變量外，兩組被試在其他一些可能對研究結(jié)果產(chǎn)生影響但本研究并不關(guān)注的變量上高度匹配。

獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)則用于其他情況，也就是兩組被試是隨機(jī)選定各自完成不同的任務(wù)或者并未嚴(yán)格匹配的情況下。

SPSS中獨(dú)立T檢驗(yàn)使用時兩個獨(dú)立樣本是不是必須數(shù)目一樣？

在統(tǒng)計學(xué)中，兩個獨(dú)立樣本做統(tǒng)計比較時，首先需用擬正態(tài)分布檢驗(yàn)樣本分布情況，不屬正態(tài)分布，兩個獨(dú)立樣本則要用非參數(shù)檢驗(yàn)的兩個獨(dú)立樣本u檢驗(yàn)。

一、屬于正態(tài)分布，則采取以下方法：

1、樣本量不同，可以采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)；樣本量相同且統(tǒng)計意義相同，可用配對T檢驗(yàn)，是特殊的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。對于獨(dú)立樣本，統(tǒng)計方法的選擇，是根據(jù)樣本的分布情況而定，不能主觀選定分布方法，否則會造成統(tǒng)計意義偏差。

2、單總體t檢驗(yàn)是檢驗(yàn)一個樣本平均數(shù)與一個已知的總體平均數(shù)的差異是否顯著。當(dāng)總體分布是正態(tài)分布，如總體標(biāo)準(zhǔn)差未知且樣本容量小于30，那么樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的離差統(tǒng)計量呈t分布。

二、單總體t檢驗(yàn)統(tǒng)計量為：

其中

為樣本平均數(shù)，

為樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差，n為樣本數(shù)。

該統(tǒng)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分布。

擴(kuò)展資料

選用的檢驗(yàn)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(jìn)行t檢驗(yàn)。（如樣本量為10，一些學(xué)者聲稱甚至更小的樣本也行），只要每組中變量呈正態(tài)分布，兩組方差不會明顯不同。

如上所述，可以通過觀察數(shù)據(jù)的分布或進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)估計數(shù)據(jù)的正態(tài)假設(shè)。方差齊性的假設(shè)可進(jìn)行F檢驗(yàn)，或進(jìn)行更有效的Levene's檢驗(yàn)。如果不滿足這些條件，可以采用校正的t檢驗(yàn)，或者換用非參數(shù)檢驗(yàn)代替t檢驗(yàn)進(jìn)行兩組間均值的比較。

區(qū)分單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)的界值小于雙側(cè)檢驗(yàn)的界值，因此更容易拒絕，犯第Ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗(yàn)中的p值是接受兩均值存在差異這個假設(shè)可能犯錯的概率。

參考資料：百度百科-T檢驗(yàn)

參考資料：百度百科-獨(dú)立樣本

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