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spss独立样本t检验怎么做 spss独立样本t检验怎么看显著性

发布时间:2022/06/09 13:46:25

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

spss独立样本t检验怎么做?使用个案组数据进行spss均值检验中的独立样本t检验分析,本文将会具体演示操作。spss独立样本t检验怎么看显著性?检验样本方差齐性后,根据是否等方差来看显著性数值。

一、spss独立样本t检验怎么做

spss独立样本t检验的操作比较简单,但需要注意搞清楚其检验的原理,以及使用的数据类型。

首先,独立样本t检验进行的是两组个案的均值检验,在符合随机分布的假定下,检验两组个案数据间是否存在差异。因此,可以看到,独立样本t检验进行的是两组个案值的检验,而不是两个变量组的检验。

我们以图1所示的数据为例子,其中一行为一个个案值,对应一种“饮用牛奶类型”,以及一个“身高”数值。

另一个需要注意的方面是,spss独立样本t检验的两组个案标识需要使用数值,如果是字符串值,需要将其重新编码为数值。在本例中,以数值1代表“饮用低脂奶”,数值2代表“饮用全脂奶”。

图1:样本数据
图1:样本数据

 

完成数据的处理后,如图2所示,依次单击spss的分析-比较平均值-独立样本t检验选项。

图2:独立样本t检验
图2:独立样本t检验

 

spss的独立样本t检验比较简单,主要包含两个变量,分别是检验变量与分组变量。检验变量即检验均值数值的变量,分组变量即区分均值个案组的变量。本例中,将“身高”选入“检验变量”列表框,将“饮用牛奶类型”选入“分组变量”列表框。

完成分组变量的选入后,如图3所示,会看到“饮用牛奶类型”后出现“?”,因spss需要通过“定义组”的方式,定义个案组。

图3:变量设置
图3:变量设置

 

定义组的操作很简单,如图4所示,如果是非连续变量的话,只需将组别与个案值一一对应;如果是连续变量的话,可设置一个分割点。本例使用的是非连续变量,可直接使用指定的值对应组别。

图4:定义组
图4:定义组

 

完成组别的定义后,返回设置界面,如图5所示,可以看到分组变量中的“?”变成了实际的分组。

完成以上设置后,点击“确定”,即可开始spss的运算。

图5:完成变量设置
图5:完成变量设置

 

二、spss独立样本t检验怎么看显著性

接下来,我们来解读一下spss独立样本t检验的运算结果。

首先,简单看一下数据的统计描述,本例数据包含了198个样本,其中“饮用低脂奶”99个样本,“饮用全脂奶”99个样本,两组个案均值接近,似乎差异不大。

图6:统计描述
图6:统计描述

 

统计描述的均值只能提供参考,需要通过统计检验来进一步判断差异是否有统计学意义。

spss独立样本t检验的显著性解读要两步走。

第一步,查看个案数据是否满足“方差齐性(即方差相等)”的假设。

第二步,根据是否满足方差齐性查看均值t检验的结果。

本例的数据,方差齐性检验中显著性P值为0.332>0.05,拒绝方差齐性的假设,需要查看“不假定等方差”结果(即第二行数值),从均值检验中查看显著性(双尾)为0.525>0.05,拒绝个案组均值有差异的假设,即饮用不同类型的牛奶的组别身高均值无差异。

图7:检验结果
图7:检验结果

 

三、spss独立样本t检验与配对样本t检验区别

spss均值检验中包含了独立样本t检验与配对样本t检验,两种t检验都是对比两组数据的均值差异,其具体有什么区别呢?

独立样本t检验与配对样本t检验的主要区别在于检验的数据类型不同,独立样本t检验如同上文所述,检验的是两组个案的均值差异;而配对样本t检验检验的是两组变量的均值差异。

独立样本t检验适用于两组不同条件的个案组,而配对样本t检验适用于同一个案组的测试前、后结果对比、不同方案施用对比等,其优点是可控制个案为同一对象,减少因被试对象不同引起的误差,无须进行等方差的假设检验。

比如图8的配对样本t检验数据是同一组初中生在饮用牛奶前后的身高数值。

图8:配对样本t检验
图8:配对样本t检验

 

通过配对样本t检验,可快速得出其检验结果,其显著性P值为0.00<0.05,拒绝原假设,即饮用牛奶前与饮用牛奶后的两组身高均值有显著差异。

图9:检验结果
图9:检验结果

 

四、小结

以上就是关于spss独立样本t检验怎么做,spss独立样本t检验怎么看显著性的相关内容。spss独立样本t检验的操作与结果解读都比较简单,其重点是在数据的准备上,要使用个案组的数据进行不同样本组别的数据检验,与配对样本t检验使用同一组个案样本不同。

 

作者:泽洋

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