成组t检验和配对t检验的区别 成组t检验随机性更强，而配对t检验的目的性更强，所以效率更高。配对t检验，是单样本t检验的特例，主要观察以下几种情形：1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；2、同一受试对象接受两种不同的处理；3、同一受试对象处理前后的结果进行比较；4、同一对象的两个部位给予不同的处理。成组t检验，也称两独立样本资料的t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组，每一组随机接受一种处理。拓展资料：注意事项：1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体 2.随机样本 3.均数比较时，要求俩总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，。
做独立样本t检验前必须具备两个假设条件 1、检验正态分布的办2113法，在spss菜单中选择5261分析—描述统计—探索，将需4102要检1653验的变量放入因变量里面，选择“绘制—带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近2、方差是否一样就是看方差齐性检验了，方差齐性问题只存在于独立样本t检验中，独立样本t检验自带方差齐性检验，你只要按照独立样本t检验的步骤做出结果，那在t检验的报表里面就有方差齐性检验的结果，就是那个F检验，只要F检验的sig>；0.05，就代表两组数据方差相同。理论上来说，t检验需要满足正态分布和方差齐性，首先，t检验的结果要判断是否显著，是根据t分布表，如果你的数据不是正态的（正态分布的小样本分布为t分布），那查表就必然有偏误，所以需要数据是正态分布。再说方差齐性，独立样本t检验计算t值的时候需要合并方差，合并方差的。
有没有合适的做问卷的软件？ 事实上与网页在线版本的SPSSAU(http：//www. spssau.com )，完全如出一辙。spssau即是使用这样的思路进行产品设计。确定好数据类型，理解了数据关系情况，即可选择出正确的。
再次求助 首先，只有在小样本（每组个数小于30）的情况下，才需要做正态性检验。如果样本足够大，由中心极限定理任何分布都可以近似使用正态分布，这时就不需要进行正态检验，直接计算t值就可以。其次，在进行正态检验时，严格的做法应该是每组单独检验的。在one sample KS检验中，它的目的如同它名字上交待的一样，本身就是只做单样本的正态检验，会把你输入的整个数据看成一个整体。如果你要分开单独检验每一组，可能需要做个数据筛选，在SPSS中有这个功能的。其实在实践中，将两组数据一起检验的做法也是挺多的，因为大样本不需要检验，小样本通常很难通过检验，如果在分组就更难通过了。
t检验的注意事项 1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟。
两独立样本T检验的适用范围是什么？ 两独立2113样本t检验，又称成组5261t检验，两总体t检验4102，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设1653计两样本均数的比较。一、检验目的：根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。二、需要满足的条件：1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。扩展资料：一、两独立样本t检验应用条件：1、两样本含量较小，如两样本含量均小于等于60，或至少其中一样本小于等于60；2、两样本是相互独立的，样本来自的两个总体服从正态分布；3、两总体方差相等，或两总体方差不等，经过数据转换后方差齐，可以应用两独立样本t检验。二、当两总体方差不等，经数据转换后方差不齐，需要用t‘检验或秩转换的非参数检验。三、当样本例数比较大，大于60时，且服从正态分布，可以采用u检验。参考资料：—t检验—两总体t检验（两独立样本t检验）
两独立样本t检验spss结果怎么看 下面这幅图是从网页上搜索得到的一个结果，我们就拿这个结果来解读一下如何分析独立样本T检验的结果。1.第一个看第一个sig值，它是对方差齐性的假设的检验，假如sig，说明。
