SPSS如何进行独立样本t检验  z检验和t检验的区别

数据在进行独立样本 t检验的时候，需要满足三个条件，一是两组数据相互独立，二是数据服从正态分布，三是检验分组是否在同一水平，方法是方差齐性检验。下面，小编给大家介绍一下SPSS如何进行独立样本t检验，z检验和t检验的区别的相关内容。

SPSS如何进行独立样本t检验

打开SPSS软件，将准备好的数据文件导入，单击文件，选择打开—数据。

图1：导入数据文件

鼠标选择“分析”—“比较平均值”—“独立样本t检验”。，打开独立样本t检验的设置对话框。

图2：T检验

在检验变量中选择年龄、受教育年限和储蓄金额。分组变量选择性别，单击定义组，定义一组为1，二组为2。设置完毕单击“确定”。

图3：T检验设置

在F检验结果中，可以看出，P值大于0.05，认为两组方差相等。

图4：T检验结果

在t检验中，t=0.035，自由度为398，显著性概率为0.972>0.05。所以，两组数据的无显著性差异。

Z检验和T检验的区别

T检验分为四种类型，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。

单样本T检验分析方法的主要原理是对1个变量的平均值和某个研究值之间的分析。

图5：检验变量选择

配对样本T检验适用于对同一个研究对象的前后数据对比，分析数据处理效果的差异。

图6：T检验配对变量设置

独立样本通常用于两组或者两类样本的比较。

Z检验可以对数据进行均值差异性检验，它对研究样本的数量要求足够多。一般来说，样本数量越多，单个研究对象的标准差和总体的标准差误差就越小。

当样本数量不足的时候，就用T检验，抽取样本来进行数据分析。

总的来说，T检验通常应用于样本数量少的情况，Z检验用于样本数量庞大的情况。

这些就是SPSS如何进行独立样本t检验，z检验和t检验的区别的相关内容。在使用Z检验和T检验两种方法时，先确定样本数量，在进行检验。会使检验结果更加准确。