T 检验 在正态或近似正态分布的计量资料中，经常在使用前一章统计描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验方法，主要应用在两个样本间比较。如果需要比较两组以上样本均数的差别，这时就不能使用上述的T 检验方法作两两间的比较。对于两组以上的均数比较，可以使用方差分析方法。 用户可以指定一个或多个变量作为分组变量。如果分组变量为多个，还应指定这些分组变量之间的层次关系。层次关系可以是同层次的或多层次的。同层次意味着将按照各分组变量的不同取值分别对个案进行分组；多层次表示将首先按第一分组变量分组，然后对各个分组下的个案按照第二组分组变量进行分组。 计算公式 SPSS 单样本 T 检验：检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异。统计的前提样本总体服从正态分布。也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数与已知总体均数间的比较。 计算公式如下。 单样本 T 检验的零假设为 H0 总体均值和指定检验值之间不存在显著差异。 采用T 检验方法，按照下面公式计算T 统计量： 如果相伴概率值P 小于或等于用户设想的显性水平a，则拒绝H，可以认为总体均值和检验值之间存在显著性差异 独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。这个检验的前提如下。 1 、 两个样本应是互相独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一批样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整。 1、 两个总体应该服从正态分布。 2、 T验的零假设 H0 为两总体均值之间不存在显著差异。 具体的计算中需要通过两步来完成：第一，利用 F 检验判断两总体的方差是否相同；第二，根据第一步的结果，决定 T统计量和自由度计算公式，进而对 T检验的结论作出判断 SPSS 采用 Levene F 方法检验两总体方差是否相同。 （1）两总体方差未知且相同情况下，T 统计量计算公式为 （2）两总体方差未知且不同情况下，T 统计量计算公式为 T 统计仍然服从 T 分布，但自由度采用修正的自由度，公式为 从两种情况下的T 统计量计算公式可以看出，如果待检验的两样本均值差异较小，t 值较小，则说明两个样本的均值不存在显著差异；相反，t 值越大，说明两样本的均值存在显著差异。 在分析结果中，SPSS 还自动给出了两样本均值差值的估计标准误差（Std. ...
