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1、SPSS-比较均值-独立样本 T 检验 案例解析2011-08-26 14:55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，那还能够进行 T 检验吗？而大样本，我们一般会认为它是符合正太分布的，在鈡型图看来，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差，即：N(p, Q)如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多，我就不说了下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素，经过观察分析，进行随机取样，查看最终老鼠是否活着。问题：很多人认为，雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多？ 我们将
2、通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。下面进行参数设置：a 代表： 雄性老鼠b 代表：雌性老鼠tim 代表：生存时间， 即指经过多长时间后，去查看结果0 代表：结果死亡1 代表：结果活着随机抽取的样本，如下所示：打开 SPSS- 分析-检验均值-独立样本 T 检验，如下图所示：将你要分析的变量，移入右边的框内， 再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内，“组别 group（）里面的两个参数，不能够随意设置，必须要跟样本里面的数字一致点击确定后，分析结果，如下所示：从组统计量 可以看出， 雄性老鼠的存活下来的均值为 0.73， 但是雌性老鼠存活下来的均值为 1.00，很明显，雌性老是存活下来
3、的个数明显比雄性老鼠多，但是一般我们不看这个结果，为什么？因为样本不够大，如果将样 本升至10000 个？ 也许这个均值将会发生变化，不具备统计学意义，我们一般只看独立样本检验的结果。独立样本检验，提供了两种方法：levene 检验和 均值 T 检验 两种方法Levene 检验 主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果 SIG0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果SIG0.05 即说明 P 值大于显著性水平，不应该拒绝原假设：即指：雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后，存活下来的个数没有显著的差异本次分析的结果，不支持，很多人认为的：雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多的结论。其实方差不相等，并不代表不符合正太分布，也不能够说有显著的差异，方差不相同，说明曲线的偏离程度不同而已
