SPSS均值比较详解：单样本T检验与独立/配对样本应用

第4章深入探讨了SPSS在均值比较过程中的应用，主要包括单样本t检验、两个独立样本均值的t检验以及两个配对样本均值的t检验。单样本t检验是通过样本数据推断总体均值与特定值是否存在显著差异的重要工具，适用于未知总体方差的情况。 在单样本t检验中，关键步骤包括确定目的（如验证某个假设），运用的基本原理是零假设（H0: 总体均值与指定值无显著差异），并通过计算t统计量（公式中涉及样本均值、样本方差和样本量）来判断差异的显著性。在SPSS中，用户需要执行以下操作： 1. 打开单样本t检验对话框，通过【Analyze】 -> 【CompareMeans】 -> 【One-SampleTTest】命令。 2. 选择待检验的变量，将其添加到【TestVariable(s)】列表中，确保这些变量适合进行t检验。 3. 输入假设的检验值，即零假设中的μ=μ0。 4. 在【Options】中设置其他参数，例如设定显著性水平，软件会自动计算t值并根据t分布给出相伴概率P值。若P值小于或等于预设的显著性水平，就拒绝零假设，反之则接受零假设。 通过这个章节的学习，用户能够熟练掌握如何在SPSS中进行单样本t检验，从而在实际数据分析中有效评估和解释样本均值与假设值之间的差异是否具有统计学意义。同时，了解其他类型的t检验，如独立样本和配对样本，可以帮助在处理不同类型的数据时做出正确的分析决策。