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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27