京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS分析技术:T检验实例分析
用软件分析之前,得很清楚什么是T检验?用来做什么?回顾T检验理论基础:
抽样分布:t分布;
均值差异性的检验方法:Z检验和T检验综述;
简单总结:要证明两列正态分布的高测度数据(定距数据和高测度定序数据)是否存在差异,可以通过验证它们的均值差异性来达到目的,可以使用T检验和方差分析。T检验适用于单因素双水平,方差分析适用于多因素多水平。
根据数据序列的特点,T检验可以分为四种类型:单样本T检验、配对样本T检验、独立样本等方差T检验和独立样本异方差T检验。在具体应用中,应根据数据序列的特点选择相应的检验方法。如果两列数据之间具有一一对应关系,这种数据称为配对样本,例如同一年级学生的两次考试。如果两列数据各自为一个集合,两个集合内的数据没有对应关系,甚至个数都不相等,这种数据称为独立样本。对于配对样本,可以直接进行T检验;对于独立样本,则需要先检验两列数据的方差是否齐性,如果方差齐性,则使用独立样本等方差检验,否则要使用独立样本异方差检验。
SPSS的T检验分析步骤
检验数据正态性;选择【分析】-【非参数检验】-【旧对话框】-【1样本K-S】命令,检验数据的正态性。
如果是正态数据,可以进行T检验;根据不同数据类型选择不同T检验方式。选择【分析】-【比较平均值】-【单样本T检验】(包括配对样本T检验、独立样本T检验)。
输出结果解读;根据结果输出的检验概率,判断两样本是否存在显著性差异;或判断与某一个具体的常数是否有显著性差异。
案例分析
现有一份《某大学学生成绩》的数据,需要分析两个问题:1、分析变量语文、数学、外语、历史成绩是否存在显著性差异;2、分析男生和女生的数学成绩是否存在显著性差异。
1、分析变量语文、数学、外语、历史成绩是否存在显著性差异;
首先,分析语文、数学、英语和历史成绩的分布形态,结果如下:
从检验结果可知,语文、数学和英语成绩服从正态分布,而历史成绩不符合正态分布。所以对语文、数学和英语成绩进行配对样本T检验,检验它们是否有显著性差异。
第二步,由于语文、数学和英语成绩是根据学生性别一一对应的,所以使用配对样本T检验进行分析。选择菜单【分析】-【比较平均值】-【配对样本T检验】,将语文、数学和英语成绩选为分析变量,得到以下结果:

从检验结果看,语文成绩和数学成绩显著不同,语文成绩与英语成绩也有显著性差异。
2、分析男生和女生的数学成绩是否存在显著性差异。
由于男生的数学成绩与女生的数学成绩属于两个独立样本,所以需要先检查男生与女生分组后的数学成绩的方差是否齐性。
第一步,选择【分析】-【比较平均值】-【独立样本T检验】,将数学成绩选为检验变量,将性别选为分组变量;
第二步,点击【确定】,输出结果;

从结果来看,在Levene方差测试中,显著性为0.581,大于0.05,所以男生和女生的数学成绩是方差齐性的,所以看第一行,T检验的显著性为0.511,大于0.05,表明男生与女生的数学成绩没有显著性差异。如果在Levene方差测试中,显著性结果小于0.05,则需要看第二行的T检验结果。数据分析培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03