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SPSS进行T检验和F检验 具体详细的操作步骤
单样本T检验，要做的其实主要就是求数据的置信区间以及数据是否有显著性差异，而生物医学上面基本都是要求95%的置信区间的，当然有一些特殊情况下面，这个区间也是会变的。
导入数据样本之后，执行“分析-比较均值-单样本T检验（s）”，这个时候会看见一个弹出窗口，讲“升高（SG）”作为变量，进行设定，同时点击“选项”将置信百分比设置为95%，点击继续-确定。
确定之后，系统会分析出结果，我们会发现升高p（sig）0。05，这个就说明这组数据不是正态分布，是存在显著性差异的，而这组数据的置信区间就是（141，144）就是（下限，上限）。
t检验应用：
t检验主要用于样本含量较小（例如n 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。
以上内容参考：百度百科-t检验
怎么用SPSS进行t检验
首先准备数据集，本经验使用的数据集为：
1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。
2、然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。
3、选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。
4、之后会生成检验结果。
5、首先可查看两个样本的均值，大致看下是否存在明显差异。
6、然后查看第二个表格的方差检验结果，由图可见sig=10.05，直接看第一行数据即可，若此处sig0.05，则就需要看第二行数据。
7、从第一行数据的Sig=0.7160.05可以得出，男、女两个样本的英语成绩没有明显差异。
spss分析方法-T检验
t检验，也称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。
下面我们主要从下面四个方面来解说：
实际应用
理论思想
操作过程
分析结果
一、实际应用
在统计分析中，要检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体；或者检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异等。例如医学界研究一种药物对某种疾病的疗效；学生性别对身高的影响；一种化学药剂对作物害虫的杀虫效果等。T检验的主要用途：
单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内
双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。
这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。
检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。
检验一条回归线的斜率是否显著不为零。
二、理论思想
T检验是一种处理2个总体间计量变量比较方法， 用 t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
T检验有3种类型：
单样本 T 检验
检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。
独立样本 T 检验
检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。两个样本组之间毫无相关存在，即为独立样本。
配对样本 T 检验
检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。两个样本组之间存在相关，即为非独立样本。
三、操作过程
T检验的数据条件：
来自正态分布总体。
随机样本。
方差齐性。 均数比较时，要求两样本总体方差相等，即满足方差齐性。 如果不满足这些条件，可以采用校正的 t 检验，或者换用非参数检验代替 t 检验进行两组间均值的比较。
独立样本 T 检验案例：
题目：甲、乙两所学校各40名高三学生的高考数学成绩。试用独立样本T检验方法研究两所学校被调查的高三学生的高考数学成绩之间有无明显的差别。
一、数据输入
二、操作步骤
1.进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“比较平均值”|“独立样本T检验”命令
2.选择进行独立样本T检验的变量。在“独立样本T检验”对话框的左侧列表框中，选择“高考数学成绩”进入“检验变量”列表框。
3.选择分组变量。在“独立样本T检验”对话框的左侧列表框中，选择“学校”进入“分组变量”列表框。然后单击“定义组”按钮，其中“组1”“组2”分别表示第一、二组类别变量的取值。在“组1”中输入1，在“组2”中输入2。
4.置信区间和缺失值的处理方法。单击“独立样本T检验”对话框中的“选项”按钮，在“置信区间百分比”文本框中输入“95”，即设置显著性水平为5%。在“缺失值”选项组中选中“按具体分析排除个案”单选按钮，单击“继续”按钮，返回“独立样本T检验”对话框。
5.其余设置采用系统默认值即可
6.单击“确定”按钮，等待输出结果。
四、结果分析
1. 数据基本统计量表参与分析的样本中，甲组的样本容量是40，样本平均值是119.95，标准差是12.249，标准误差平均值是1.937；乙组的样本平均值是132.65，标准差是11.263，标准误差平均值是1.781。
2.独立样本T检验结果表F统计量的值是0.652，对应的置信水平是0.422，说明两样本方差之间不存在显著差别，采用的方法是两样本等方差T检验。T统计量的值是-4.827，自由度是78，95%的置信区间是（-17.938，-7.462），临界置信水平为0.000，远小于5%，说明两所学校被调查的高三学生的高考数学成绩之间有着明显的差别。
分析结论：
综上所述，T检验检验结果拒绝原假设，说明两所学校被调查的高三学生的高考数学成绩之间有着明显的差别。
（获取更多知识，前往wx 公z号 程式解说）
原文来自
spss独立样本t检验步骤是什么？
独立样本T检验的步骤：
（1）构造原假设。
（2）构造统计量。
（3）利用原假设和样本数据计算t统计量和其对应的p值。
（4）在给定的显著性水平下，做出统计推断结果。
独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。
独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。
如果两组样本彼此不独立，应该使用配对T检验(Paired Samml T test);如果分组不止一个，应该使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行单变量方差分析；如果想比较的变量是分类变量，应该使用交叉表（Crosstabs） 功能。
检验方法适用条件
选用的检验方法必须符合其适用条件
注意：t检验的前提：
1、来自正态分布总体；
2、随机样本 ；
3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
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