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利用SPSS进行两个独立样本的t检验的窍门
日　　来源：百度
1、如图输入两个样本的数据，样本变量的数值1，2分别表示样本1，样本2
2、依次选择analyze，compare means，independen-samples T test
3、将变量 &值& 移动到 test variable框中，将变量&样本&移动到grouping variable框中
4、下面来定义分组：点击 define groups
5、在弹出的define group框中填入对应的组值，点击continue
6、回到步骤4的对话框，点击确定OK，在输出界面中显示t检验的各种相关的数据
spss19.0中文版下载版是一款统计产品与服务解决方案的软件，最初软件全称为社会科学统计软件包(SolutionsStatistical Package fo…
页面地址:/xiazai/69358.html
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热门关键字两独立样本及两配对样本t检验
两独立样本t检验：
两独立样本t检验就是根据样本数据对两个样本来自的两独立总体的均值是否有显著差异进行推断；
进行两独立样本t检验的条件是，两样本的总体相互独立且符合正态分布；
第一步：零假设：H0 μ1=μ2
第二步：判断两总体方差是否相等。（F检验，如果F对应的p值小于0.05，则方差不等；若果F对应的p值大于0.05，则方差相等）
第三步：构造t统计量并计算t和p值
第四步：判断，若p&0.05,则两总体均值存在显著差异，反之则不存在。
SPSS利用实例：数据如下
Analyze-compare
means-independent samples T test-区分好检测变量和分组变量-OK
F值对应的p值大于0.05，所以方差是相等的。
配对样本t检验
配对样本是指对同一样本进行两次测试所获得的两组数据，或对两个完全的样本在不同条件下进行测试所得到的两组数据；
两独立样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来自的两配对总体的均值是否有显著差异进行推断；
两配对样本t检验的前提条件：两样本是配对的（数量一样，顺序不能变），服从正态分布
Spss检验步骤：
analyze——compare means ——paired
sample T test
第二张图显示相关系数为0.302，p值为0.621&0.05，所以两配对变量无相关性
第三张图显示p为0.005&0.05，故认为两配对样本存在显著性差异
独立样本和配对样本t检验的差异：
前者要求两样本相互独立，后者要求两样本相互配对；
两者的统计量不一样；
前者需要考虑方差相等或不等两种情况，而后者方差通常是不等的。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。做独立样本t检验前必须具备两个假设条件,意识两个总体都呈现正态分布,二是两个总体具有相同的方差.那么我们是不是需要在实验前做什么检验两个班的正态分布情况和方差才能开展独立t_百度作业帮
做独立样本t检验前必须具备两个假设条件,意识两个总体都呈现正态分布,二是两个总体具有相同的方差.那么我们是不是需要在实验前做什么检验两个班的正态分布情况和方差才能开展独立t检验,还是直接默认两个班可以做.因为他们的期末平均成绩和标准差是差不多的你好，独立样本t检验前要假设具备两个条件，一个是两个总体呈现正态分布，一个是两个总体具有相同方差。请问怎么计算出这两个要求？数值是怎样的才算作呈现正态分布，方差一定要一模一样吗？
1、检验正态分布的办法,在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值如果是正态,QQ图里的散点回呈直线,normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列,纵坐标是正态分布的期望值,所以如果实际的和正态的期望相符,散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值,纵坐标是实际观测值减去期望值,如果数据符合正态,那么散点应当在中央横线附近2、方差是否一样就是看方差齐性检验了,方差齐性问题只存在于独立样本t检验中,独立样本t检验自带方差齐性检验,你只要按照独立样本t检验的步骤做出结果,那在t检验的报表里面就有方差齐性检验的结果,就是那个F检验,只要F检验的sig>0.05,就代表两组数据方差相同.理论上来说,t检验需要满足正态分布和方差齐性,首先,t检验的结果要判断是否显著,是根据t分布表,如果你的数据不是正态的（正态分布的小样本分布为t分布）,那查表就必然有偏误,所以需要数据是正态分布.再说方差齐性,独立样本t检验计算t值的时候需要合并方差,合并方差的前提是两组数据的方差来自同一总体,如果不满足这个条件,等于相加的两个方差单位不同,而单位不同的数据是不可以直接相加的.所以方差齐性也必须满足.但t检验实际上对于方差齐性和正态分布是有一定稳健性的,也就是一定程度上的违反不太影响t检验结果的准确性,所以基本上你可以放心用t检验.如果严重违反正态性和方差齐性,可以考虑做给数据做一下正态转换,它可以解决正态性问题,并一定程度上改善方差齐性问题.spss的变量正态转换步骤：工具栏transform-Rank cases,将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank types对话窗,选中normal scores选项（共四种计算方法,系统默认的是bloom计算方法,可根据你的需要进行改进）,点击continue,ok,此时spss页面上会生成两列新变量,第一个变量,N打头的那个就是正态化后的新变量转换后可以用新的正态化变量做t检验,
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