IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > 通过SPSS独立样本T检验,分析两组个案的差异(下)

通过SPSS独立样本T检验,分析两组个案的差异(下)

发布时间:2020/12/11 11:09:41

上一节,我们重点讲解了IBM SPSS Statistics独立样本T检验的检验原理、数据要求以及数据转换的方法。这部分的内容相当重要,建议先理解了上一节内容再学习本节的实例操作。

如图1所示,可以看到,独立样本T检验仅包含了检验变量,因此,需要使用个案组数据进行检验,而其分组变量是作为标识两组个案使用的。接下来,我们通过示例数据学习下操作。

图1:独立样本T检验

一、选择变量

首先,了解下设置面板中的变量概念:

1. 检验变量,即检验均值是否存在显著性差异的变量数值。

2. 分组变量,即用于标识两组个案的变量。

本例中,我们需要检验的是饮用牛奶A组与饮用牛奶B组的平均身高数据是否有差异。因此,需要将身高变量添加为检验变量,将饮用牛奶类型编码添加为分组变量。

然后,单击定义组按钮。

图2:选择变量

二、定义组

如图3所示,在定义组设置面板,需要设置个案组对应的编码数值,必须是数值型值。上一节中,我们已经将饮用牛奶类型变量重新编码为值1、2,因此,可以直接将其与组1、2匹配。

图3:定义组

三、选项设置

接着,打开“选项”按钮,设置检验分析的置信区间,一般情况下,设置为95%能确保较大的准确性。同时,设置“按具体分析排除个案”的缺失值处理方式。

图4:选项设置

四、分析结果解读

完成以上设置后,运行分析,如图5所示,数据中分别包含63个饮用牛奶A与63个饮用牛奶B的身高数据,从其平均值看到,饮用牛奶A组的身高均值高于饮用牛奶B组的身高均值,但其差异是否显著还要看显著性数据。

图5:描述统计数值

如图6所示,从独立样本检验图表的数据看到,显著性(双尾)的数值0.711大于0.05(95%置信区间下),不能拒绝原假设,也就是说,饮用牛奶A组的身高均值与饮用牛奶B组的身高均值无显著性差异。

图6:结果不显著

以上就是IBM SPSS Statistics独立样本T检验的应用介绍。该功能用于比较两组个案的均值差异,可用于验证两个对比个案组的均值数值是否有显著性差异,比如用于药物研究领域,验证两种药物有效性是否有差异等。

作者:泽洋

标签:SPSS独立样本T检验

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
一款功能强大的数据统计分析工具
立即购买
QQ 群
官方交流群:815794396 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
如何通过SPSS对问卷进行效度分析
效度分析是指测量的根据或手段(在问卷中为问卷题目)是否能有效检测所需测量事物的程度,是问卷分析中几乎必须进行的一个环节,效度分析分为内容效度、准则效度和结构效度,问卷分析一般所使用的效度分析一般是结构效度。通过数据分析软件IBM SPSS Statistics(win)的效度分析功能我们可轻松获得关于问卷的效度分析结果,帮助我们更好设计或评估问卷。那么如何通过IBM SPSS Statistics对问卷进行效度分析。
2021-10-26
SPSS进行变量赋值的相关操作
变量和个案是IBM SPSS数据界面很重要的两个部分,可以形象理解为地球仪上的经线和纬线。通俗一点讲数据界面的每一列是一种变量,如年龄性别等。一行中的所有变量又构成了一个个案,本篇文章着重讲解变量,个案就不做过多展开。在图1中有具体的标注,可以看一下变量和个案到底是什么样。
2021-02-23