r语言如何计算t分布临界值_「SPSS数据分析」SPSS差异分析（3）独立样本T检验操作步骤及解读...

在上两期课程中，我们详细讲解了SPSS计算均值和单样本T检验的操作。上述两种方法是对单一样本进行的均值分析和比较。单一样本指的是同一类型或者同一组别的样本，比如男性，或者一班。

当我们要进行2类样本或者2组样本的比较的时候，就需要用到独立样本 T检验。

但是需要注意的是，这里需要这两类样本之间相互独立，而不能是相互相关，比如男性和女性，相互独立的。下面我们通过实际案例数据来详细讲解独立样本T检验的操作步骤及结果解读。

我们搜集了31例患者的相关数据，我们要比较不同性别分组的身高的差异(图1)

图1

独立样本t检验操作步骤：

①点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”(图2)

图2

②将身高选入右侧检验变量，将性别选入分组变量(图3)

图3

③点击“定义组”，设置性别的分组编码(图4)，然后点击确定进行运算

图4

④结果分析

图5

由上表(图5)看出：一般描述统计表给出男性8个，女性22个，平均身高分别为167.88和163.36。而这两者之间是否存在显著的差异还要进一步看下面的结果

图6

这里要仔细讲解一下，关于独立样本t检验，这里和单样本t检验的结果不同。这里的结果是基于2种不同的假设会有2种结果。

基于来莱文方差等同性检验，如果方差齐，就选择第一行的T检验结果，如果方差不齐则接受第二行的T检验结果。这里判定方差齐性的标准为莱文方差等同性检验的显著性，基于本例为0.005<0.05，意味着原假设方差齐不成立，接受备选假设方差不齐。因此这里的T检验结果为：T=2.662，P=0.026<0.05。

基于以上分析得出，不同性别的身高均值存在显著的差异，结合均值得出，男性身高均值显著高于女性。

需要注意的是，这里的被检验变量年龄同样需要服从正态分布，关于如何检验正态性，可以查阅前期的课程。

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