spss独立样本t检验

独立样本T检验用于判断两个不同群体的均值是否相同。例如，假设你想比较男性和女性的平均工资是否有显著差异，你就可以使用独立样本T检验来进行分析。

## 前提假设

- 正态性：两个样本的数据应该服从正态分布。如果样本量较大（通常n > 30），这个假设可以放松，因为根据中心极限定理，样本均值会近似服从正态分布。
- 方差齐性：两个样本的方差应相等。可以使用Levene检验或F检验来验证这个假设。
- 独立性：两个样本之间必须是相互独立的

## 独立样本t检验操作

假设我们今天要进行独立样本t检验，自变量是性别（gender），因变量是服务质量（SQ），忠诚度（LOY），满意度(SAT）。将满意度、忠诚度等放入“检验变量”中，将自变量（性别）放入“分组变量”中，分组定义1和2。

**Step 1**:开启SPSS数据文件→“**分析**”→“**比较平均值**”→“**独立样本T检验**”，如下图：

![图片](/upload/turndown-pics/20240819/640_wx_fmt_png_from_appmsg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_10.png)

**Step 2**：在“独立样本t检验”的对话框下，将“**SQ\\LOY\\SAT**”选中进入“**检验变量**”的对话框中，将“**gender**”选中至“**分组变量**”→选中“**定义组**”，如下图所示：

![图片](/upload/turndown-pics/20240819/640_wx_fmt_png_from_appmsg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_11.png)

**Step 3**:在“**定义组**”的对话框下→组1录入“**1**”、组2录入“**2**”→继续→确定，如下图：

![图片](/upload/turndown-pics/20240819/640_wx_fmt_png_from_appmsg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_12.png)

经过上面的操作步骤后，我们可以得到**独立样本t检验报表**，如下图：

![图片](/upload/turndown-pics/20240819/640_wx_fmt_png_from_appmsg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_13.png)

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独立样本t检验报表

如果显著性小于0.05，t值就会大于1.96，这个数字是在95%置信区间下计算出来的值。**t值如果大于1.96，显著性就会小于0.05，说明显著性成立**，而这个分析必须在30个样本以上才能够成立。**t值是正负没有意义的，因为t值看的是绝对值。**

由于原假设是男生和女生两群平均值没有差异，所以t值的绝对值要小于1.96，p值就一定会大于0.05，代表不能够拒绝原假设(H0)，即男生和女生在服务品质、忠诚度、满意度的看法没有显著差异。

## 独立样本t检验的写作方法

性别于“服务质量”构面上可知“方差相等的 Levene 检验”之F值未达显著 （ F=1.387，p=0.240 ＞0.5），表示两组方差同质。

由下图可知，服务质量构面的检验结果未达显著水平（ t=-1.158，p=0.248 ＞0.5），表示男生与女生对于服务质量的感受没有显著不同。

![图片](/upload/turndown-pics/20240819/640_wx_fmt_png_from_appmsg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_15.png)

2024-08-19 13:36 by admin 67 0

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