作者：admin 发布时间：2022-12-17 12:12 分类：算命 浏览：116
本篇文章给大家谈谈配对t检验spss步骤，以及SPSS配对t检验对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天来给大家分享一个spss教程：两配对样本t检验
方法
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首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。
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在菜单上找到分析，在下拉菜单里点击比较均值，然后点击配对样本 T检验
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配对样品T检验中，置信区间默认的百分比是95%
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表格一是对数据的基本描述。
表格二表现了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，概率大于显著性水平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。
表格三是数据相减后与0的比较过概率值为0，小于显著性水平0.05，则拒绝原假设;如果与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化。
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大家好，欢迎来到MedSPSS小课堂。
上几期内容，我们分享了位置检验中的单样本t检验、独立样本t检验的使用案例。本期内容，我们为大家带来位置检验中使用较多的 配对样本 t 检验 使用案例。
配对样本 t 检验
1. 概念
配对样本t 检验（paired t test）：用于配对计量资料均值的比较，以检验两组配对样本均值所代表的未知总体均值是否有差异。
2. 用法
用于配对定量资料之间的差异对比，可用在很多研究领域，如：
3. 使用条件
4. 案例描述
对38名高血压患者进行非药物干预实验。实验开始前，高血压患者连测三天血压，每天测一次，将最高的一次作为干预前的血压记录。通过对患者加强非药物干预（加强有氧运动、低钠低脂饮食、全面生活方式改变），三个月后随访时以同样的方式再次测量患者的血压。
那么通过三个月的非药物干预，患者的血压显著降低了吗？
5. 案例分析
通过干预前后患者的血压数据，采用配对样本t检验，比较干预前后患者收缩压(SBP)的均值。如果非药物干预对降压无效果，理论上前后血压数据应该基本一致，即干预前后血压的差异不显著。
6. 基于 MedSPSS 案例分析步骤
以下通过MedSPSS的 配对样本 t 检验 来验证干预前后血压的差异情况。
Step1 ：上传数据
操作步骤： 基于 MedSPSS，通过【数据管理】-【文件】-【上传文件】，上传整理好的“高血压干预前后数据”，用作接下来的配对t检验。
Step2 ：配对样本和配对差值正态性检验
在进行配对样本t检验之前，需检验配对样本和配对差值是否满足正态性 。
操作步骤： 选择 【假设检验】-【分布检验】-【正态检验】，将 干预前的收缩压 、 干预后的收缩压 、 配对差值 作为检验变量，这里采用shapiro-wilk进行正态性检验。
正态检验结果
正态检验智能分析结果
Step3 ：配对样本 t 检验
操作步骤： 选择【假设检验】-【位置检验】-【配对样本t检验】，将 干预前的收缩压 作为配对样本1， 干预后的收缩压 作为配对样本2，对比值填写0，显著水平α为5%，判断条件为=，点击开始分析，输出结果。
配对样本 t 检验结果
配对样本 t 检验智能分析结果
结果说明 ：MedSPSS给出了配对样本t检验的智能分析结果，在95%置信水平下，因(p =0.000≤0.05)，呈现显著性，因此拒绝原假设，接受备选假设H1(干预前的收缩压的平均值 - 干预后的收缩压的平均值 ≠ 0)，即干预前的收缩压的平均值≠干预后的收缩压的平均值，说明干预前后收缩压存在差异性差异。
结合干预前后的收缩压均值分别为141和131，干预后低于干预前的，说明非药物干预有助于降压。
本期内容分享就到这里，MedSPSS将持续地为大家带来案例教学，大家在学习的过程中有任何想法，欢迎积极留言。
独立样本T检验的步骤：
（1）构造原假设。
（2）构造统计量。
（3）利用原假设和样本数据计算t统计量和其对应的p值。
（4）在给定的显著性水平下，做出统计推断结果。
独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。
独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。
如果两组样本彼此不独立，应该使用配对T检验(Paired Samml T test);如果分组不止一个，应该使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行单变量方差分析；如果想比较的变量是分类变量，应该使用交叉表（Crosstabs） 功能。
检验方法适用条件
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，要求两样本总体方差相等，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。
首先准备数据集，本经验使用的数据集为：
1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。
2、然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。
3、选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。
4、之后会生成检验结果。
5、首先可查看两个样本的均值，大致看下是否存在明显差异。
6、然后查看第二个表格的方差检验结果，由图可见sig=10.05，直接看第一行数据即可，若此处sig0.05，则就需要看第二行数据。
7、从第一行数据的Sig=0.7160.05可以得出，男、女两个样本的英语成绩没有明显差异。
方法/步骤
点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。
本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。按住Ctrl，分别勾选”数学1”“数学2”，“化学1”“化学2”进如“成对变量“列表。
单击”选项“，设置置信区间百分比。”置信区间百分比“一般默认为95%，不需要修改；如果检验更为严格的话，可以将95%改为99%。点击”继续“。
点击”确定“。这里的”Bootstrap“一般不常用，而所有命令中的“粘贴”选项都是将该命令的语法粘贴到语法编辑器里。
在结果输出窗口中查看结果。看到sig的值小于0.05，应拒绝原假设，表明在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩有显著变化。
END
注意事项
注意将单一样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验进行区分。
第一步，在SPSS软甲中，打开需要进行处理的数据，这里以服药体重和不服药体重为例
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第二步，在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，然后选择比较平均值，成对样本T检验
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第三步，在成对样本T检验中，分别将配对的两样本移动至变量1和变量2的对话框中
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第四步，点击右侧的选项，然后可以在选项卡中设置置信区间百分比和缺失值，选择完成之后点击确定查看
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第五步，此时我们可以在SPSS查看器中看到我们设置的配对样本T检验的图标，方法非常的简单
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总结
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第一步，在SPSS软甲中，打开需要进行处理的数据，这里以服药体重和不服药体重为例
第二步，在上方的菜单栏中找到分析菜单栏，然后选择比较平均值，成对样本T检验
第三步，在成对样本T检验中，分别将配对的两样本移动至变量1和变量2的对话框中
第四步，点击右侧的选项，然后可以在选项卡中设置置信区间百分比和缺失值，选择完成之后点击确定查看
第五步，此时我们可以在SPSS查看器中看到我们设置的配对样本T检验的图标，方法非常的简单
关于配对t检验spss步骤和SPSS配对t检验的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。