spss独立样本t检验

### 如何在SPSS中执行独立样本t检验

#### 数据准备
为了进行独立样本t检验，需先准备好数据文件并将其导入到SPSS环境中。确保每一列代表一个变量，其中一列为分组变量用于区分不同群体的数据点。

#### 执行独立样本t检验的具体步骤

输入或打开已有数据集后，在菜单栏依次点击`Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test...`[^1]。

此时会弹出对话框要求指定测试变量(Test Variable(s))以及分组变量(Grouping Variable)，选择相应的选项：

- 将要比较均值的连续型测量指标拖入“Test Variable(s)”框内；
- 把表示两个互斥类别的分类变量放入“Grouping Variable”框里；

对于所选的分组变量，还需定义具体的类别编码来指明哪两类之间做对比。这通常涉及到点击右侧的小按钮设置Groups，并手动输入这两个水平对应的数值标签，比如0和1或者控制组与实验组等特定名称。

完成上述配置之后，确认各项设定无误便可单击OK运行分析过程。随后会在输出窗口看到一系列统计结果表格，包括但不限于Levene's Test for Equality of Variances（方差齐性检验）、t-test for Equality of Means（均数相等性的t检验），从中可以读取p-value (Sig.) 来判断是否存在统计意义上的差别[^2]。

# Python模拟实现部分功能(仅作示意用途)

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind, levene

def perform_independent_t_test(group_a_data, group_b_data):
    """Perform an independent samples t-test on two groups."""
    
    # Conduct Levene test to check equality of variances
    stat_levene, pval_levene = levene(group_a_data, group_b_data)
    
    # Perform the actual t-test based on whether we assume equal variance or not
    if pval_levene >= 0.05:
        result = ttest_ind(group_a_data, group_b_data, equal_var=True)
    else:
        result = ttest_ind(group_a_data, group_b_data, equal_var=False)
        
    return {
        'levenes_stat': stat_levene,
        'levenes_pvalue': pval_levene,
        'tstatistic': result.statistic,
        'tp_value': result.pvalue
    }