t检验自由度的意义_SPSS中的独立样本t检验

发布时间:2021-09-19 22:06:59

应用条件

①独立性,即各观察值之间相互独立。对结果影响较大,一般根据资料的性质加以判断。


②正态性,各个样本均来自于正态分布的总体。t检验对正态性有一定的耐受能力,若只是少许偏离正太,则结果依然稳健。


③方差齐性,各样本所在总体方差相等。对结论影响较大,在进行均数比较时需要进行方差齐性检验。


【注】不能满足应用条件时:


①情况较轻时可以采用校正t检验的结果;


②使用变量变换使之满足条件;


③采用非参数检验过程。


例子

有关人员在有小麦丛矮病的麦田里,随机调查13株健株和15株病株的植株高度,分析健株高度是否高于病株。其调查数据如下:


健株: 25.0 31.2 36.4 38.5 45.1 45.8 46.3 52.3 55.6 58.5 63.0 64.7 68.4
录入数据,t检验数据的输入格式为组别为一列,数值为一列。






Step 2:正态性检验。首先需要拆分文件,对两组数据分别做检验。即"数据??拆分文件"。






Step 3:然后点一下比较组,把组别调入分组方式这里,再点击"确定"。






Step 4: 点"分析??非参数检验??旧对话框??单样本K-S".






Step 5:将需要分析的数值调入右边方框,勾选“正态”(也写为常规,一般默认已经勾上),然后点击“确定”。






Step 6:结果分析。第一组的正态性检验P=0.200,第二组为P=0.200,可认为*似正态分布。






Step 7:取消拆分。“数据??拆分文件”,在跳出来的框框中点一下第一个“分组所有组”,然后点“确定”。






Step 8:然后点“分析??比较均值??独立样本t检验”。






Step 9:将组别调入分组变量,数值调入检验变量。接着点一下分组变量下方的“定义组”,在弹出来的框中输入组别1、2,再点“继续??确定”。






Step 10:结果分析。






表格一:依次为健株、病株两组数据的例数、*均值、标准差和均数的标准误。表格二:前部是两组的方差齐性检验,可看到P=0.993>0.05,即健株、病株高度方差齐性;
后部为均值等同性t检验,可得出两组的t值、自由度、95%置信区间等,且P值为0.013<0.05,可认为差异有统计学意义,又根据两组数据的均值大小,可得出结论,健株高度显著高于病株。

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