SPSS中T检验的作用以及使用前提
一、T检验
1.1 T检验的作用
T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两组平均数的差异是否显著。
注：只能比较两组平均数，随着检验次数的增加，检验水准不再是0.05也会变大，导致犯I类错误增加， 要比较的数据必须是计量数据而非计数数据，组别为2组，2组以上则是做方差分析。
1.2 T检验的前提
1.数据符合正态分布；
2.数据出自随机样本；
不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布（中心极限定理）；
3.均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性；
1.3 T检验的结论
从输出结果查看T检验的P值，是否达到显著水平：是（一般是小于0.05），接受结论一（有差异）；否（一般是大于0.05）， 接受结论二 （无差异）
1.4 T检验分为：单一样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验
1.41 单一样本T检验
比较一组数据的平均值和一个数据有无差异。
例如：选了50个人，测量他们的体重是否高于、低于、等于60kg，这里选用单一样本T检验。
数字：样本总数；检验值：将要比较的目标值；
显著性<0.05,表明变量与检验值有显著差异，又因为平均差为+7.3280，所以此次检验结论为，表明体重是显著大于 60（检验值）。若显著性>0.05,表明变量与检验值无显著差异。1.42 独立样本T检验
比较两组数据均值有无差异
例如：选了80个人，想看甲乙两校高考数学成绩有无差异，甲乙各一组，比较两组数学成绩均值大小，这就要用独立样本T检验。
结论：第一个显著性0.422>0.05,说明满足方差齐性，第二个显著性<0.05，说明高考数学成绩和学校之间是有显著差异的；
若第一个显著性<0.05，说明不满足方差齐性，第二个显著性不具备参考价值；1.43 配对样本T检验
一组样本处理前后有无差异
例如：选了20个人，在吃减肥药前和吃减肥药后测量他们的体重，想看他们减肥药对他们的体重是否有影响，这就要用配对样本T检验。
结论：显著性0.453>0.05,说明减肥药对体重没有显著效果；
