SPSS中的T检验
1.单样本T检验（One-Sample T Test）
单样本T检验主要用于样本均数和已知总体均数的比较，还可以计算相应的描述性统计量及样本均数和总体均数之差的95%可信区间。
如果Sig（P）>0.05，差异没有显著性，可以认为抽样的均数与总体均数相同；0.01<Sig（P）<0.05，差异较显著，可以认为抽样的均数与总体均数不相同；Sig（P）<0.01,差异非常显著，可以认为抽样的均数与总体不相同。
如果求得的可信区间没有包括0，亦可说明两者间的差异有显著性意义。
2.配对样本T检验(Paired-Samples T Test)
本过程用于配对计量资料的比较，检验配对样本差值的总体均数与0的差异有无显著性差异，以及配对样本是否相关。结果输出以双侧概率及95%可信区间表示。
如积矩相关系数r=0.782(P=0.008)，可以推断，该变量在处理前后正相关。
如配对t检验，t=5.273,v=9,P=0.001（双侧), 差异有显著性意义。
如差值的95%可信区间不包括0，同样说明差异有显著性意义。
1.独立样本T检验（Independent-Samples T Test)
独立样本T检验即两样本均数比较的t检验（或两样本t检验)，用来检验两个独立样本的总体均数是否有显著性差异。
以两种药（甲，乙）的疗效为例，先计算两种疗效的差值。差值为反应变量（Test Variable)，药物为分组变量（Grouping Variable)。
结果分析：Levene's Test for Equality of Variences:Levene 方差齐性检验，先求得各观察值与其所在组的均值之差的绝对值，然后将绝对值按分组变量做方差分析，所得F值即Leven F统计量。若P>0.05，可认为方差齐次性。该方法在非正态分布数据情形下较稳健。
Equal variances assumed:方差齐同条件下的t检验结果。如果P>0.05，差异无显著性意义，认为甲乙两药的疗效差异无显著性意义。
Equal variances assumed：方差不齐条件下的t检验结果。
2.单向方差分析（One-way ANOVA）
单向方差分析过程用于完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均数间的多重比较，即可进行多个处理组与一个对照组的比较。
如分析某湖中不同季节中氯化物含量的变化。季节为分类变量（Factor），氯化物为因变量（Dependent list).Post Hoc...:各组均数的多重比较。
结果分析：方差分析（Anova表），如果P<0.05,差异显著，认为不同季节中的湖水中的氯化物含量不同。
LSD检验结果：可以看出来春夏秋冬四季之间氯化物含量差异是由有显著性变化。
SNK检验和LSD检验一样可以通过P值看出来各个季节氯化物的含量是否有显著性变化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换：从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中，日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率：打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中，“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et：理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE）模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师：解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据（以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据，如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验：差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域，假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师：掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据（以 “行 - 列” 存储的结构化数据，如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
