看SPSS软件如何实现t检验
来源：梅斯医学 作者：小M
临床医生在做临床科研分析总结数据时, 经常会遇到数据处理统计分析的问题, 怎么算, 这个试验结果是否有统计学意义，能不能用于文章发表；当数据呈现为中位数和均值时，有什么不同含义，统计方法应该怎样选择；问卷调查中，评分资料是否属于等级资料，应该怎样进行统计分析；临床试验设计中是否包含真正的配对；病因或者预测因子的探索时，需要选择什么样的回归方法；当遇到生存类数据时，需要注意哪些问题？
SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是世界上应用最广泛的专业统计软件。由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点，因此SPSS对于非专业统计工作者来说是很好的选择。
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n&30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
T检验适合用于随机样本，单个样本所代表的总体呈正态分布，且各样本所代表的总体方差齐，比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。
以下内容截取部分视频资料，推荐大家在梅斯医学APP中观看详细视频课程，手把手教会大家！（长按或扫描下方二维码，即可下载梅斯医学APP）
一、单样本T检验
单样本t检验的目的是利用来自总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。
SPSS软件操作流程：
1.Analyze & Compare Means & One-Sample T Test
2.在打开的one-sample T Testp窗口中，检验变量（Test Variable）选择血红蛋白x, 检验值（Test Value）中输入14.02, 点击OK。输出结果。
二、独立样本T检验
独立样本T检验是用于两个独立样本均值的比较。两个样本必须独立且服从正态分布。
按照Analyze&Compare Means&Independent-Sample T Test操作打开Independent-Samples T Test窗口。
2.检验变量中选择PreWeight, 检验值为group(0 1)。点击OK，输出结果。
注意：Levene's test用于确定方差齐性，注意根据该结果判断哪一行数据为最终结论。如果分组在3组或3组以上的均值比较可以应用单因素ANOVA。
三、配对T检验
配对T检验用于比较成对数据均值差异。比如配对的两组受试对象分别接受两种处理后的比较。
1.Analyze&Compare Means&Paired-Samples T Test打开Paired-Samples T Test对话框。
2.成对变量（Paired Variables）：干预前x1 干预后x2。确定，输出结果。
P=0.007&0.01，故可以认为健康教育前后该地区儿童血红蛋白（%）有变化，且血红蛋白（%）有所增加。
近期梅斯医学将举办SPSS统计软件实教培训班，欢迎临床医生和科研工作者参加。通过培训， 可以学到建立数据库的标准方法，进行回归分析，假设检验等统计方法，最终获得可靠的可用于文章发表的数据结果。
培训目标/模块：
第一部分：介绍临床数据描述性统计
描述数据的基本形式：均值±标准差、中位数（最小值，最大值）、频数、百分比、四分位间距
第二部分：介绍常见的假设检验方法（T检验，方差分析，Mann-Whitney U test，卡方检验，Fisher精确检验，事后检验）
按照临床常见分组形式，比较分组数据在某些指标方面是否具有统计学差异。
第三部分：介绍相关与偏相关（pearson、spearman、kendall）
从统计学的角度分析两因素之间的相互关系
第四部分：介绍简单线性回归和多重线性回归
研究一个或多个自变量与一个因变量（连续型变量）之间的关系
第五部分：介绍logistics回归模型
研究一个或多个自变量与一个因变量（分类型变量）之间的关系
第六部分：介绍生存分析（K-M曲线、COX回归分析）
研究生存类数据组间差异性比较的方法和探索能够影响生存结局的因素
本班特色：
本培训以“小班、实用”为最大特色，培训总人数限30人以下，小班辅导，确保授课质量；本次培训重在实战，通过一系列实操性强的讲座，培养中青年医生的系统化科研思维，通过细致的指导，力求使他们在最短的时间内，掌握最专业、最核心的研究方法，学员也可自带题目，结合集中点评和单独辅导，解决困扰学员的关键问题。
本次培训将邀请国内知名统计专家，结合我们梅斯医学学术团队多年处理统计案例过程中碰到的常见问题，系统的讲述spss在临床研究统计中的实际应用。着重解决临床科研工作者在数据统计过程中碰到的诸多实际问题，使参训者通过全程的培训，能对数据处理有一个整体认识，并能掌握统计操作的基本方法。后期针对学员的统计目的提供一对一的统计辅导。
点击左下方“阅读原文”，即可报名参与！
培训时间：2016.05.07-08
培训地点：上海·梅斯医学（徐汇区宜山路425号光启城三层）
培训费用：前到款2800
后到款3300
Email：jiaru.
Email：peng.
梅斯医学（MedSci）是专业的临床研究与学术服务平台，降低临床医生从事临床研究的门槛，推动临床研究共享与协作，提高临床研究的便捷性和质量，发表更高质量的临床研究成果，为临床决策提供重要的证据支持与精准预测支持。借助众多来自全球著名高校的医药、生物专业博士团队的雄厚学术力量，MedSci推动中国临床研究规范化、智能化和成果国际化，展示中国临床研究最新的研究成果，为中国科研与临床学术研究贡献力量。
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使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值
使用 SPSS 进行两组独立样本的 t 检验、F 检验、显著性差异、计算 p 值SPSS 版本为 SPSS 20. 如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。 111 组：4、5、6、6、4 222 组：1、2、3、7、7 首先打开 SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111 组的就不要输入到 222 组了。数据视图如下：变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等 点击“分析”-“比较均值”-“独立样本 T 检验”来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。 【关键的一步】 点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组” 【关键的一步】输入对应的两组数据的组名： “ 111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。 点击“确定”，生成 T 检验的报告，即将大功告成！ 第一个表都知道什么回事就不缩了，excel 都能实现的。 第二个表才是重点，不然用 SPSS 干嘛。 F 检验：在两样本 t 检验中要用到 F 检验，F 检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否 相等，即方差齐性。 如图：F 旁边的 Sig 的值为.007 即 0.007， &0.01, 即两组数据的方差显著性差异！看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？ 此时由于 F 检验得出 Sig &0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。如图，红框内，Sig（双侧），为.490 即 0.490，也就是你们要求的 P 值啦， Sig ( 也就是 P 值 ) &0.05，所以两组数据无显著性差异。PS：同理，如果 F 检验的 Sig &.05（即&0.05），则认为两个样本的 假设方差相等。 所以相应的 t 检验的结果就看上面那行。 by
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两独立样本T检验---SPSS操作详解_预防医学_医药卫生...方差齐性检验)F=3.115,P=0.93,认为两样本来自的...55 在使用 SPSS 进行单样本 T 检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太 分布...方差不相等的情况 方差相等 sig=0.082&0.05 即说明 P 值大于显著性水平,不...SPSS两独立样本t检验_高等教育_教育专区。两个独立样本 t 检验分析步骤: 1....行中,t 统计量对应的双尾概率 p-值为 0.001 小于 值为 显著性差异 a=0...SPSS两独立样本T检验结果解析_自然科学_专业资料。做统计部分答辩可能需要 ...对于人均 GDP 来说,F 值为 24.266,相伴概率为 0.003,小于显著性水平 0....55 在使用 SPSS 进行单样本 T 检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太 分布...方差不相等的情况 方差相等 sig=0.082&0.05 即说明 P 值大于显著性水平,不...SPSS简明教程(X2检验和T检验)_预防医学_医药卫生_...X2卡方值是41.777,P&0.001 6.1.2 分析实例...一行: X2卡方值是41.777,P&0.001,有显著性...SPSS T 检验、F 检验、相关分析 t 检验 t 检验主要是对两组类别,如性别等...在 此处 Sig 就是统计学上的 p 值,其值小于 0.05 则差异显著,小于 0.01 ...n J 2 G3 F* l 6 K 3,T 检验和 F 检验 spss 论坛| spss 下载| ...Y8 p 举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的...SPSS数据分析――t检验_计算机软件及应用_IT/计算机...就是样本均值的检验, 是对均值差异的显著性检验。 ...为两组,也 就是两个样本, 它们之间是相互独立的,...以上结果中双尾检验值为 0.423,显著性水平为 0.05,因为 P 值大于 0.05,所以不能拒绝实验假设,即两个独立样本 的方差均值相等,因此两种处理方式无显著性差异...
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使用SPSS进行两组独立样本及t检验F检验显著性差异计算p值
使用SPSS进行两组独立样本的T检验、F检验、显著性差异、计算P值SPSS版本为SPSS20如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。111组4、5、6、6、、3、7、7首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。数据视图如下变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等点击“分析”“比较均值”“独立样本T检验”来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”【关键的一步】输入对应的两组数据的组名“111”和“222”点击确定，可见数据与组名对应上了。点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成第一个表都知道什么回事就不缩了，EXCEL都能实现的。第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。F检验在两样本T检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。如图F旁边的SIG的值为007即，所以两组数据无显著性差异。PS同理，如果F检验的SIG05（即005），则认为两个样本的假设方差相等。所以相应的T检验的结果就看上面那行。BY深大医学院FG
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问题对人有帮助，内容完整，我也想知道答案
急求助，请各位同仁帮忙。想利用SPSS对比研究高低年级两组在写作中衔接手段的使用问题.具体问题有两个:
1、高低年级两组英语作文中衔接手段的使用频率及比例如何？是否存在使用过度或不足的问题？（进行配对样本t检验）
重要提示：提问者不能发表回复，可以通过评论与回答者沟通，沟通后可以通过编辑功能完善问题描述，以便后续其他人能够更容易理解问题.
答案对人有帮助，有参考价值
不知道你是懒还是怎么的，看你给的表格，我第一眼的反应是交叉表，首先你给的数据是汇总数据，已经秉除了很多信息了，里面的数据无法用来做双总体的t检验，双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著，你现在样本量在哪里呢？汇总值，无法做T检验。
下面是我设计的以及独立样本T检验。配对样本T检验的可以仿造一样操作。
首先，可以把高低年级变化成离散型分类变量，比如：高=1 低=2；其次选择一类英语衔接用法的样本数据。比如 “附加”，我用的是你给的数据，随便填进去了。
根据SPSS的独立T检验，按照年级分组，查看运行结果
一般情况下，显著性水平为0.05。
如果显著性水平为0.05，那么可以判断高低年级之间“附加”衔接使用频率差距不大。
如果说有要求，需要在显著性水平为0.1的情况下，那我们的p=0.059&0.1,那么我们有理由认为高低年级之间“附加”衔接使用情况存在显著差异，这个区别主要还是跟需求有关，看需求者能接受的范围如何。
如果不清楚，可以把样本数据发给我，给你建议一下。
答案对人有帮助，有参考价值
了解了，非常感谢
答案对人有帮助，有参考价值
非常不错的抽样学习。
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关注: 4 人spss交叉表分析方法与步骤&+&SPSS卡方检验结果的阅读
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
spss交叉表分析方法与步骤：&
1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框&
2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表&&
3、设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框&
4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi&and&cramer's&V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框&
5、点击cells，设置cell中要展示的数据&&
6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框&
7、点击ok按钮，输出检验结果& &
8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列&
9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别&
10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。&
来源：百度文库
数据分析联盟：&
▼2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表&&
▼4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi&and&cramer's&V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框
▼6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框&
▼8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列&&&
▼9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显著的差别&&&
▼10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。&
ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of
variables.
Value=卡方值；df=自由度；ASYMP.sig=P值=相伴性概率。p大于0.05（自己设定的显著性水平），接受原假设，否则拒绝，即P值小于0.05认为结果有显著性差异。注意表格下面的注解：b.
0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected
count is 191.89，这句话很重要，关系到结果是否可靠！理论频数小于5的cells（格子）比例不超过20，即小于5的格值数不应超过25%，或四分之一(25%)的格子理论数小于5
。结果可靠，采用Pearson Chi-Square的P值-ASYMP.sig。当理论频数小于5的cells（格子）比例超过20%，应看Exact
Test（确切概率法-Fisher's&Exact
连续性校正的值(Continuity&Correction)。&需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可。
给出的Asymp. Sig
是通过卡方值算的。&
▼天数与死亡的关系
最常用的医学统计：
TTest - 独立样板T检验，推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异。Analyze→Compare
mean→Paired-Samples T Test。T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值。
交叉表 - 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验，卡方检验
三组以上比较 - 比较均值 -》单因素anova&
Logist 回归 - 确定两种或两种以上变数间是否相关、相关方向与强度，即相互依赖的定量关系
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