spss独立样本t检验如何看显不显著 spss独立样本t检验t值决定什么

spss独立样本t检验如何看显不显著？先判断因变量是否满足方差齐性，然后再根据方差齐性结果查看对应的显著性P值，本文会具体演示方法。spss独立样本t检验t值决定什么？t值决定个案组均值之间是否存在差异。

一、spss独立样本t检验如何看显不显著

spss独立样本t检验是检验两组个案均值差异性的分析方法，t检验需满足方差齐性的假设，在不满足方差齐性时，需要使用到校正的t检验方法。

在spss的独立样本t检验结果中，会同时运算t检验与校正t检验的结果，分析者可根据方差齐性检验结果，使用对应的t检验数值来查看均值差异先不显著。

以图1的数据为例，两组数据分别为饮用不同牛奶的人群，其平均值数值有差异，但需通过独立样本t检验进一步查看差异的显著性。

描述统计

spss独立样本t检验运算结果如下，先查看方差齐性检验，其显著性P值为0.748>0.05，说明两组数据不满足方差齐性的假设，t检验需查看“不假定等方差”的结果（即第二行的t检验结果），t检验的显著性P值为<0.001，拒绝两组个案均值无差异的原假设，说明两组人群的身高均值有差异。

独立样本t检验

二、spss独立样本t检验t值决定什么

首先，spss独立样本t检验是运用t理论来推断两组数据发生差异的概率，来检验两组数据差异是否有显著性的分析方法，而t值是t检验的统计量，通过t值推断差异发生的概率（通过查表的方式）。

那么t值是怎么计算的呢？t检验需要满足方差齐性的假设，但是，如果不满足方差齐性，也是可以通过校正的方法计算t值的，因此，独立样本t检验的t值会涉及到两种计算方法。

1.在满足方差齐性的假设下，运用以下公式计算t值，其中x1、x2（上有横线）代表个案组均值，n1、n2代表样本量，Sc是合并方差。

方差齐性公式

2.在不满足方差齐性的前提下，运用以下公式计算t值，其中x1、x2（上有横线）代表个案组均值，n1、n2代表样本量，v1,v2是样本方差。

方差不齐公式

对于不熟悉统计运算的分析者来说，人工计算起来会很繁琐，实际上，使用spss的独立样本t检验分析方法就可以快速得到t值或校正t值。另外，spss会自动根据t值得出显著性P值结果，无须人工查表。

t值

三、spss均值检验还有哪些方法

spss均值检验除了上述讲解的的独立样本t检验外，还设有单样本t检验、成对（配对）样本t检验等分析方法，以上分析方法的共用点都是运用t检验来推断数据间均值差异是否有显著性。

spss均值检验

1.单样本t检验

spss单样本t检验，是检验样本均值与标准均值之间是否有差异的分析方法，常用于检验产品的质量是否符合标准、人群的某个指标是否符合标准等。比如，图7的例子用于检验样本身高均值是否与标准值“153”有差异。

单样本t检验

2.成对（配对）t检验

spss成对（配对）t检验与独立样本t检验很相似，其区别在于检验的个案组不同，独立样本t检验是检验两个不同的个案组，而成对（配对）t检验是检验同一个案组在不同测试条件下的数值表现。

比如图8所示成对（配对）t检验例子，检验的是同一个案组在饮用牛奶前后的身高数据，从显著性P值<0.05得出，饮用牛奶前后的身高均值有差异。

参考线

四、小结

以上就是关于spss独立样本t检验如何看显不显著，spss独立样本t检验t值决定什么的相关内容。spss独立样本t检验的t值决定了两组均值的差异是否有显著性，在方差是否满足齐性的情况下，计算方法不同，但spss能同时提供等方差与不等方差的t值，使用起来很简单、方便。