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独立样本t检验用于什么情况

发布网友 发布时间:2022-04-21 03:03

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热心网友 时间:2023-11-04 21:30

独立样本t检验用于比较两组独立样本均值之间的差异。

一、定义:

独立样本T检验用于分析定量数据(X)与定类数据(Y)之间的差异情况。独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时,则考虑使用非参数检验。

二、前提条件:

1、T检验属于参数检验,用于检验定量数据(数字有比较意义的),若数据均为定类数据则使用非参数检验。

2、样本数据服从正态或近似正态分布。

独立T检验(也称T检验),要求因变量需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。

独立样本t检验的适用范围及操作步骤:

一、适用范围:

1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。

2、适用于因变量为定量数据。

3、各个观察值相互独立,不能相互影响,即满足独立性。这个一般根据专业背景考察,如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题,也就是不同数据会相互影响,而不同学生身高可认为相互独立,彼此不相互影响。

4、各个样本均来自正态分布的总体,即满足正态性。独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力,一般认为样本量大于30即可满足正态分布。

5、各个样本所在总体方差相等,即满足方差齐性。很多同学对于这个概念不太了解,这没有关系,在SPSS进行独立样本t检验时,自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性,我们只需要根据相应结果解读数据即可。

二、操作步骤:

1、在SPSS中生成两个变量,一个是组别(自变量),一个是测试的数据(因变量)。对组别建立变量值标签,设定为1为XX变量,2为XX变量。输入因变量数据。

2、在菜单中选择分析-比较平均值-独立样本t检验,把自变量移到分组变量框中,把因变量移到检验变量中。

3、点击定义组,给组1组2特定值1和2。点击继续,点击确定。

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