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。
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2026-07-15
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