SPSS统计分析案例:独立样本T检验
独立样本T检验，常用于两组数据均值的比较，比如，男性和女性在购物消费上是不是一致，类似这样的问题。
Excel表格用户可能会说，这个简单，我做一个柱形图不就可以了吗？
比如这样：
右侧柱子代表女性消费，左侧柱子代表男性消费，对比很明显嘛，女性购物消费高于男性。
看到这里，SPSS用户只能默默路过，然后回到家迅速跑一个独立样本t检验，验证一下统计学意义，这才算放心了。
看一个案例吧
有一组银行用户的贷款记录，变量包括人口统计信息，以及用户的负债情况。我们想知道有拖欠记录和无拖欠记录的用户在负债收入比指标上有无差异。
首先通过柱形图，从可视化的角度去直观考察。
菜单栏依次选择 【图形】→【旧对话框】→【条形图】，选择【简单】，勾选【个案组摘要】，调出柱图主界面。
首先将分组变量“是否拖欠”移入【类别轴】，接着勾选【其他统计（例如平均值）】，将变量“负债收入比”移入右侧框内，点击下方【更改统计】按钮，在弹出界面中选择【值的平均值】。其他设置不动，执行。
图形来看，对比是非常明显的，有拖欠记录用户的负债收入比平均较无拖欠用户高出6.05。
那么，这样的差异，有没有统计学意义呢？用独立样本T检验来回答。
菜单栏中依次选择【分析】→【 比较平均值】→【 独立样本T检验】，打开独T主面板。
将“负债收入比”移入【检验变量框】内，将“是否拖欠”移入【分组变量】，点击下方【定义组】按钮，和“是否拖欠”相对应，组1输入数字1，组2输入数字0，分别对应拖欠和未拖欠。
主面板右上方点击【选项】按钮，置信区间95%，点击【继续】。并要求执行独立T检验。
表1，SPSS软件输出是否拖欠两组用户负债收入比的均值和标准差。
表2是独立样本T检验最终的检验结果。
解读第一步，首先观察左侧3列，读取方差齐次检验的结果，显著性值小于0.05，表明两组用户负债收入比的方差不齐次，它指示接下来读取第二步中，应选择第二行方差不齐的T检验结果。来看第6列，显著性值小于0.05，表明两组用户之间负债收入比是有显著差异。
综合前面柱形图的结果，可以说明负债收入比在是否拖欠两组用户中有明显差异，拖欠用户的负债收入比更高。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数字经济飞速发展的今天，数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”，渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体，是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下，数据已成为企业生存发展的核心资产，而数据思维，正是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法，广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景（如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中，“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，不仅在于解读数据，更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中，销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划，还是战略布局，都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值，是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会，为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心工作，是通过数据解读业务、支撑决策，而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中，数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘，还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中，dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件，广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越单纯的数据清洗与统计分析，而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中，经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如，按课程章节排序，累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中，环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据，直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提，而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天，企业对数据的依赖程度日益加深，而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的实操中，转置卷积（Transposed Convolution）是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中，我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
