1、t检验,spss中，t检验含有三个T-TSET过程： 1、One-sample t test过程：单样本t检验。用于总体均数和样本均数比较的分析 2、paired-sample t test过程：用于配对资料的分析。 3、Independent-sample t test过程：用于两样本资料的分析。,One-sample t test,单样本t检验：是进行样本均数与总体均数的比较。即进行单变量均数与一常数或假设值的比较。 应用条件：1、n较小时，要求样本来自正态总体；n较大时，只要数据分布不是强烈的偏态都可。2、单变量为定量变量（数值型变量）,检验步骤,1、录入数据 2、正态性检验 3、单样本
2、t检验,1、录入数据,2、正态性检验方法一,2、正态性检验,2-1、正态性检验结果,正态性检验方法二,点击plots,plots对话框,方法二：正态性检验结果,Kolmogorov-Smirnov检验：检验频数分布的正态性检验，适合大样本。 Shapiro-Wilk检验：适合小样本数据的正态性检验。,3、t检验,3、,Options选项,分析结果,执行此过程，spss显示： 1、统计描述：样本含量、均数、标准差、标准误； 2、检验样本是否来自某一已知总体（总体均数为一指定值）的结果： t值、df、p值、样本值与总体均数之差（means difference）及其95%的可信区间。,如果要计算总
3、体均数的可信区间，则把test value设定为0，,常见的配对设计 异体配对：配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据。 自身配对：1、同一受试对象处理前后的数据；2、同一受试对象两个部位的数据；3、同一样品用两种方法（仪器等）检验的结果；优点：提高研究效率,二、配对样本t检验,原理：求出每对的差值，如果两种处理实际上没有差异，则差值的总体均数应当为0，从总体中抽出的样本其均数也应当在0附近波动。反之，样本均数应当远离0。适用条件：同单样本t检验,二、配对样本t检验,paired-sample t test过程：用于配对资料的两样本均数的比较。 执行该过程，将显示： 1、每个变量的样本含量
4、、均数、标准差、标准误； 2、每对变量的相关系数 3、每对变量差值的均数、标准差、标准误和可信区间。 4、检验每对变量差值的均数是否来自总体均数为0的t检验结果。,检验步骤,1、录入数据 2、正态性检验 3、单样本t检验,104页例7-2 1、录入数据,2、计算差值d，对差值进行正态性检验,（1）计算出差值d,（2）对差值d进行正态性检验， 结果显示服从正态分布,3、配对t检验： 分析 均数 配对t检验,点击：干预前、干预后 选入,描述性结果,例题7-3,三、两独立样本t检验,目的：进行两样本均数的比较 要求：1、两样本均来自正态总体（正态性）2、方差相同（方差齐性）3、相互独立（独立性）t检
5、验对于正态性有一定的耐受能力，如果只是少许偏离正态，结果仍然很稳健。,与正态性相比，方差齐性对结论的影响较大。因而进行方差齐性检验就显得更为重要。 独立性对结果的影响较大，但检验数据独立性的方法比较复杂，一般都是根据资料的性质加以判断。如遗传性疾病、传染病的数据可能就存在非独立的问题。,执行过程，将显示： 1、每个检验变量的分组均数、标准差、标准误和样本含量； 2、检验两样本方差是否相等的Levene检验结果 方差齐时的t检验结果 方差不齐时的t检验结果 3、差值的均数、标准误和可信区间,步骤,1、录入数据 2、正态性检验独立性（通过专业知识判断） 3、两独立样本t检验，同时检查方差是否齐性,
6、例7-4 1、录入数据,2、正态性检验：（1）分割文件,分割文件,取消分割文件,3、两独立样本t检验,统计描述,课后练习3、4、6,两独立样本几何均数的比较,例：选甲型流感病毒血凝抑制抗体滴度（倒数）小于5者24人，随机分为两组，每组12人。用甲型流感病毒活疫苗进行免疫，免疫后一月采血，分别测定血凝抑制抗体滴度。问：两种免疫方法的效果又无差别？ 气雾组（1）40，20，30，25，10，15，25，30，40，10，15，30 鼻腔喷雾组(2)：50，40，30，35，60，70，30，20，25，70，35，25,第一步：计算几何均数,方差齐性检验,对刚才的资料进行检验：,进入plots对话框,Based on Mean：基于均数的方差齐性检验，适于对称分布。 Based on Median：基于中位数的方差齐性检验，适于偏态分布。 Based on Median and with adjusted df：基于调整自由度的中位数的的方差齐性检验，适于偏态分布。 Based on trimmed mean：基于截尾均数的方差齐性检验，适于存在极端值的分布。,
