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T检验 1.1比较均值/ANOVA 1.2单样本T检验 1.3两独立樣本T检验 1.4配对样本T检验 1.1 比较均值、ANOVA 均值和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值 这里我们考察身高的性别中嘚均值比较. 点击"分析(A)",再点击"比较均值(M)",选择"均值(M)".如下图所示 选择需要分析的对象,这里我们把"身高"作为因变量,"性别"作为自变量.如下图所示. 在步驟3中,我们可以根据自己的需要,选择要得到的相关数值,点击"选项",把"统计量"中自己需要的统计量点击到"单元格统计量"中,也可以在"第一层的统计量"中选择"Anova表和eta(A)"和"线性相关检验",我们这里只选择前者.如图所示. 根据男性和女性两种性别观察其身高均值情况单因素方差分析，原假设H0:总体中侽性和女性在身高无显著差异即所有总体的均值都相等。由于sig=0.110大于0.05就接受H0，认为两组身高无显著差异 1.2单样本T检验 单样本T检验,主要用於检验单个变量的均值与指定的检验值之间是否存在显著性差异, 再者,样本均值与总体均值之间的差异显著性检验,也属于单样本T检验. 以耐电壓值的平均值与500之间的差异显著性的检验问题为例. 点击"分析(A)",选择"比较均值(M)",点击"单样本T检验(S)",如图所示 将"耐电压值"放到"检验变量(T)"中,我们在这里將"检验值"设为"500",如图所示 点击"选项(O)",我们会发现"置信区间百分比(C)"的默认值为"0.95",我们这里选择默认值 通过结果我们可以看出:"单个样本统计量"包括检驗的总体均值(304.68),标准差(224.18)以及t统计量(-3.896)等.本例的双侧Sig值为0.000<0.05,因此认为在0.05的显著性水平下,拒绝虚无假设，接受对立假设即耐电压值与500存在显著性差異。 1.3独立样本t检验 两独立样本t检验的目的是利用来自两个总体的独立样本推断两个总体的均值是否存在显著差异。 首先进行婚姻状况（巳婚、未婚）两个总体方差同质性检验 原假设（检验假设）：H0：已婚、未婚两个总体方差具有同质性 1)利用F检验判断两总体的方差是否相等；利用t检验判断两总体均值是否存在显著差异。 考察F检验由0.865大于0.05，接受原假设即在0.05显著水平下，样本数据显示已婚、未婚两个总體方差具有同质性，满足均值检验的前提要求 考察T检验，原假设H0:已婚、未婚两个总体在家庭收入上无显著差异 由于SIG值0.566大于0.05，接受原假設即在0.05显著水平上，样本数据显示婚姻状况两个总体在家庭收入上无显著差异。 1.4配对样本T检验 两配对样本t检验的目的是利用来自两个總体的配对样本推断两个总体的均值是否存在显著差异。 和独立样本不同的是这两个整体是有联系的 其检验思路就是做差值，转化为單样本t检验最后转化为差值序列，通过看总体均值是否与0有显著差异做检验 找到分析->比较均值->配对样本T检验，将其单击打开 需要从原变量中选择成对变量进行配对。如下图所示根据成对的变量自定义进行选择配对。 单击选项打开的是置信区间百分比，默认的是95%缺失值的处理方法用第一种 第一个表格是数据的基本描述。第二个是数据前后变化的相关系数那个概率P值是相关系数的概率值，概率大於显著性水平0.05则说明数据变化前后没有显著的线性变化，线性相关程度较弱第三个表格是数据相减后与0的比较，通过概率值为0小于顯著性水平0.05，则拒绝原假设相减的差值与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化 卡方检验（非参数检验） 卡方检验是用来判斷样本是否来自一种总体的检验方法。就是根据样本的频率来推断总体的分布是否具有显著差异 1.1变量独立性 1.2总体同质性 1.1变量独立性（两種特征是否在总体分布独立） 先看到的第一个表格就是交叉表，婚姻状况为行、住房满意为列 变量独立性检验： 原假设H0：婚姻状况与住房滿意度相互独立（总体中婚姻状况与住房满意度无显著影响）由于SIG值均大于0.05故接受原假设，即在0.05显著水平上婚姻状况与住房满意度无顯著影响影响关系。 1.2总体同质性检验 原假设：H0:婚姻状况总体在住房满意度上无显著差异H1：婚姻状况总体在住房满意度上存在显著差异。 根据左表由0.268、0.296、0.268均大于0.05，故接受原假设即在0.05显著水平下婚姻状况在住房满意度上无显著差异。 　　　 F检验 F检验在方差分析中的应用 F检驗在回归模型显著性中的应用 F检验在方差分析中的应用方差分析：通过分析单个或多个因素是否在