SPSS统计分析：单样本T检验与独立样本比较

本资源是一份关于SPSS数据统计分析的复习材料，主要涉及三个关键的统计检验方法：单样本T检验、独立样本T检验以及配对样本T检验。以下是每个部分的详细解释： 1. 单样本T检验： 在这个例子中，对某厂第一季度生产电子元件的电阻值进行检查，样本均值为0.1423欧姆，标准差为0.00426，样本数量为35。假设元件电阻服从正态分布且期望值为0.140欧姆。通过计算得出t统计量为3.174，自由度为34，均值差值为0.00229。由于95%置信区间为(0.0008,0.0037)，相伴概率为0.003小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，判断这批产品的电阻值与规定值存在显著差异，表明产品质量不合格。 2. 独立样本T检验： 在测试甲乙两台测时仪的测量结果时，通过Levene检验确认方差是否相等。两组数据的统计数据显示，虽然F统计量为1.028，相伴概率为0.332，大于0.05，意味着两组数据方差无显著差异。进一步计算得到t统计量为-0.772，自由度为11，95%置信区间为(-0.11881,0.51834)，相伴概率为0.456，大于0.05，说明两台仪器的测量结果无显著性差异。 3. 配对样本T检验： 在轮胎磨损的实验中，从甲乙两厂各抽取10只同规格轮胎进行配对比较。通过对配对数据的分析，目的是检验两种轮胎的耐用性是否存在显著差异。在这个过程中，会根据配对数据的均值、标准差等信息进行统计推断，但具体的结果并未在提供的内容中给出。 这些SPSS应用实例展示了如何使用T检验来评估不同情况下两组或多组数据之间的均值差异是否具有统计学意义。理解和掌握这些检验方法对于数据分析人员来说至关重要，特别是在进行假设检验和决策制定时。通过实际操作和理解这些概念，能够确保在实际项目中准确地评估和解释数据，从而做出科学的结论。