独立样本t检验用于什么情况
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发布时间：2022-04-21 03:03
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时间：2023-10-14 03:01
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。
