SPSS统计分析：平均数与t检验详解

在SPSS统计分析中，"平均数分析(Means过程)"是一个重要的工具，用于处理计量资料，特别是当我们需要比较不同组别或变量之间的均值时。这个过程包括以下几个关键步骤： 1. 数据导入与准备：首先，你需要通过`Analyze`菜单中的`Compare Means`选项来调入数据文件，如例4.1所示，文件名为`ex41.sav`，其中包含13-15岁儿童青少年的身高和体重数据，以及性别这一分类变量。 2. 设置参数：在Means对话框中，你需要指定要分析的依赖变量（DependentList），例如体重(weight)和高度(height)，以及独立变量（IndependentList），比如性别(sex)。这将决定如何进行分组计算。 3. 计算统计指标：Means过程会为你提供各组的均值(mean)、标准差(stddev)、方差(variance)、总和(sum)以及样本例数(n)。此外，它还支持单因素方差分析和线性趋势检验，以便于评估多个组间的差异是否显著。 4. 推断性统计分析-t检验：在SPSS中，t检验是用于检验两个或多个样本均值之间是否存在显著差异的重要工具。例如，单样本t检验用于确定单个样本的均值与已知总体均值是否有显著差异，如例4.1中的健康成年男子脉搏数值。对于配对样本，可以使用配对样本t检验，如例4.2中志愿者的体重前后变化，以此评估治疗效果。 5. 执行分析与解读结果：在`OnesampleTtestMeans`或`PairedSamplesTtestMeans`过程中，你需要输入测试变量（TestVariable），如例4.2中体重的变化，以及假设的检验值（TestValue）。分析后，你会得到t值和P值，t值衡量的是样本均值与零的偏离程度，P值则反映了这个偏离是否显著，通常若P值小于预设的显著性水平（如0.05），我们就会拒绝原假设，认为观察到的差异可能是真实的而非随机误差。 6. 图表展示：在Means过程结束后，可能还会提供图表，如"Cell Statistics"部分的最小值(minimum)和最大值(maximum)，这些可以帮助直观理解数据分布和检验结果。 通过这些步骤，你可以利用SPSS的Means过程进行有效的统计推断，并基于实际案例进行深入学习和应用。理解和掌握这些操作技巧，对于在IT领域进行数据挖掘和分析至关重要。