品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics试用版

假设检验是统计学中由样本推测总体的一种方法，做出假设后，根据样本的某些统计量计算显著性水平，然后判断是否接受假设，实际工作中，我们一般通过专业的统计软件进行假设检验，如IBM SPSS Statistics，SPSS可以进行如t检验，卡方检验，F检验等多种假设检验，本文中，以最常用的t检验为例，向大家介绍SPSS假设检验步骤，SPSS假设检验结果分析。

一、SPSS假设检验步骤

在工件加工过程中，需要控制工件的加工长度，某日，由于疏忽，机床未经调试即进行工件加工，加工11批后，技术人员发现机床未调试，随即对机床进行了调试，又加工了11批工件，检测人员对前后11批工件的长度进行了测量记录，根据记录值，问：未经调试的机床生产的工件是否可以正常发货？

在上述实例中，我们需要比较前11个工件和后11个工件长度平均值是否存在统计学差异，如果存在统计学差异，则调试前生产的工件不能当作合格品发货，如果不存在统计学差异，则调试前生产的工件可以当作合格品发货。

进行两组独立数据的平均值比较，我们可以借助假设检验—t检验完成。

t检验要求两组数据符合正态分布，且方差齐性，关于正态分布的检验方法，我们在第三小节中介绍。

打开SPSS软件，录入测量数据。Group列为组别，有调试前和调试后两个组，分别命名为1组和2组，C列代表了测量结果，如图1所示。

然后点击分析，比较平均值，独立样本t检验，如图2所示。

在弹出的窗口中，将C列指定为检验变量，将Group指定为分组变量，然后点击定义组，将1组指定为待分析的组1，将2组指定为待分析的组2，点击继续，确定，SPSS将进行独立样本t检验。

二、SPSS假设检验结果分析

SPSS t检验结果如图4所示。

首先我们发现在组统计表中，两组数据平均值和标准偏差差异不大，但不能给出无统计学差异的结论。

t检验要求方差齐性，因此SPSS进行了莱文方差等同性检验，该检验同样为假设检验，H0为方差齐性，如果显著性小于0.05，拒绝原假设，认为方差不齐，如果显著性大于0.05，则接受原假设，认为方差齐性。

本例中显著性为0.522，大于0.05，方差齐性，我们按照假定等方差进行判断，t检验假设为无统计学差异，如果显著性小于0.05，拒绝原假设，如果显著性大于0.05，则接受原假设，本例中显著性为0.059大于0.05，认为两组数据无统计学差异，即调试前的工件可以作为合格品发货。

三、SPSS数据正态分布检验

进行t检验时，要求数据服从正态分布，我们同样可以借助SPSS进行检验，录入数据后，点击分析，描述统计，探索。

将数据加入因变量列表，点击图，勾选直方图和含检验的正态图，点击继续，点击确定。

我们查看正态性检验表，因为数据高于50个，我们查看柯-斯检验，显著性大于0.05，数据呈正态分布，小于0.05，数据不呈正态分布。如果数据低于50个，我们查看夏-威检验，判断方法与柯-斯检验相同。

本文以t检验为例，向大家介绍了SPSS假设检验步骤，并给出SPSS假设检验结果分析，需要大家注意的是，不同的检验方法对数据有一定的要求，先检验数据是否符合前提条件，然后再进行假设检验。

作者：莱阳黎曼