独立样本t检验要哪些数据

A. 两独立样本T检验的适用范围是什么

两独立样本t检验，又称成组t检验，两总体t检验，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较。

一、检验目的：

根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。

二、需要满足的条件：

1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。

2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。

3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。

(1)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

一、两独立样本t检验应用条件：

1、两样本含量较小，如两样本含量均小于等于60,或至少其中一样本小于等于60；

2、两样本是相互独立的,样本来自的两个总体服从正态分布；

3、两总体方差相等，或两总体方差不等，经过数据转换后方差齐，可以应用两独立样本t检验。

二、当两总体方差不等，经数据转换后方差不齐，需要用t‘检验或秩转换的非参数检验。

三、当样本例数比较大，大于60时，且服从正态分布，可以采用u检验。

B. 独立样本t检验是什么

t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。

独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。

(2)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

所选择的检查方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小，也可以进行t检验。（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。

方差齐性假设可以用F检验，更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件，可以使用修正后的t检验，或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。

C. 如何进行独立样本T检验

这个不用spss，只用excel就可以啊。以excel2007为例，先把数据分为两列输入，选择“数据”、“数据分析”，先进行方差齐性检验，选“f检验：双样本方差"，弹出对话框中，“变量1的区域”用鼠标拖动的方法选中a列数据（包括“a”那个单元格），“变量2的区域”选中b列数据（包括b那个单元格），击选“标志”，显著性水平默认为“0.05”，点击“确定”。
结果中，如果p小于0.05，说明方差不齐性，，用“数据分析”中的“t检验：双样本异方差假设”，如果p大于0.05，说明方差齐性，用“数据分析”里的“t检验：双样本等方差假设”，对话框的操作与上面的f检验大体相同。
如果你的excel是2003，在“工具”菜单下可找到“数据分析”命令
如果没有找到“数据分析”命令，需要加载宏，将“分析数据库”加载上就可以了。具体操作可以在网上查一下，很容易的。
祝你成功！
office2007太大了，我这边网速太慢，传的话比较麻烦，建议你从网上直接下载，很容易下载到的。我刚才随便搜了一下，搜到个网址http://hi..com/zrt765996/blog/item/a6117517567d90dff6039e08.html
你先试试这个，应该没问题。安装了以后一般需要加载宏。excel2007加载宏的办法是：点击excel2007最左上角那个大的圆按钮，弹出菜单，选择下方的“excel选项”，弹出对话框，选择左侧一列的“加载项”，在下方“管理”下拉列表中选择“excel加载项”，点击后面的“转到…”，弹出加载宏对话框，在里面选择“分析工具库”，确定就可以加载了。
关于t检验，分为相关样本t检验和独立样本t检验两种，你说的独立样本t检验适用于分析两组不相关的数据，比如说分析男生与女生身高的差异就用这种方法。相关样本t检验适用于两组存在相关的数据的比较，比如分析40名同学语文和数学成绩的差异。
对于独立样本t检验，首先要看方差是否齐性，也就是看两组数据方差有没有差异。方差齐性与不齐性方法不一样，上面的f检验就是为了看一下两组不相关的数据方差是否齐性。方差齐性表明两组数据方差没有差异，用相应的一种方法；方差不齐性，表明两组数据方差存在显著差异，要用另一种方法，相应的方法我都给你在第一次回答的时候列出来了，这里就不再重复了，这样分析出来就行了。
祝你成功！
三组数据比较的话用单因素方差分析。这个用excel也可以实现。也是在“数据”、“数据分析”下面，操作方式与t检验相同，你可以用一下。
另外，我看楼下的朋友给你说了用spss的做法，也可以用一下。我是觉得用spss的话你可能更不熟悉，所以推荐你用excel。

D. spss独立样本t检验步骤是什么

（1）构造原假设。

（2）构造统计量。

（3）利用原假设和样本数据计算t统计量和其对应的p值。

（4）在给定的显著性水平下，做出统计推断结果。

独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。

(4)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。

E. 独立样本T检验

t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。1. 在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128，表示方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。2. 在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99 既然Sig=.000，亦即，两样本均数差别有显著性意义！3. 答案是：两个都要看。 先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。 反之，如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。4. 就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值。 不知这算不算详细回答了你所有的问题。

F. t检验法的详细步骤内容是什么

t检验法是假设检验的一种常用方法，当方差未知时，可以用来检验一个正态总体或两个正态总体的均值检验假设问题，也可以用来检验成对数据的均值假设问题。具体内容可以参考《概率论与数理统计》。

独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。

(6)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

双总体t检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况：

独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；

配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。

G. 单样本t检验中的各数据值解释

t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断。df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。

假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误。

正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

(7)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：

①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；

②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

H. 进行两个独立小样本的t检验，要求样本含量至少为多少

t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(equality
of
variances)结果。所以，spss在进行t-test
for
equality
of
means的同时，也要做levene's
test
for
equality
of
variances
。
1.
在levene's
test
for
equality
of
variances一栏中
f值为2.36,
sig.为.128，表示方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(equal
variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
2.
在t-test
for
equality
of
means中，第一排(variances=equal)的情况：t=8.892,
df=84,
2-tail
sig=.000,
mean
difference=22.99
既然sig=.000，亦即，两样本均数差别有显著性意义！
3.
到底看哪个levene's
test
for
equality
of
variances一栏中sig,还是看t-test
for
equality
of
means中那个sig.
(2-tailed)啊?
答案是：两个都要看。
先看levene's
test
for
equality
of
variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(equal
variances)，故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
反之，如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(unequal
variances)，故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。
4.
你做的是t检验，为什么会有f值呢?
就是因为要评估两个总体的方差(variances)是否相等，要做levene's
test
for
equality
of
variances，要检验方差，故所以就有f值。
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不知这算不算详细回答了你所有的问题。

I. 独立样本T检验后的三线表怎么做需要哪些数据急求，谢谢大家！

配对样本t检验的上传格式要求两组对比数据要分别录入成一列。可以使用spssau操作分析，网页直接使用，并且有智能文字分析解读结果报告。

配对样本t检验产生三个表，第一个表描述了这两个配对变量的一般情况，包括平均值（mean）, 样本量，标准差（SD），标准误，这个表格在发表论文的时候是需要的。

第三个表（Paired Samples Test）是最重要的，描述了配对样本t检验情况，这个表格在发表论文的时候是绝对需要的。

(9)独立样本t检验要哪些数据扩展阅读：

Microsoft Word 2003中制作三线表的方法

（1）先制作一个普通表格。打开菜单“表格－插入表格”，选择列数“3”、行数“4”，文档中出现一个三列四行的带框线表格。输入内容，然后将表格各列除第一行外合并单元格（选中要合并的单元格右击选择 合并单元格.

(2)添加顶线和底线：…边框(B)边框(B)：…②线型(Y)：实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)：1y 磅/③预览：上线框，底线框确定。

(3)定义栏目线：表格栏目栏(主词栏)格式(O)边框和底纹(B)¼边框和底纹：边框(B)边框(B)：①设置设置：自定义(U)/②线型(Y):实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)：‚ 磅/③预览：底线框确定。

J. spss独立样本t检验步骤是什么

独立样本T检验的步骤：

（1）构造原假设。

（2）构造统计量。

（3）利用原假设和样本数据计算t统计量和其对应的p值。

（4）在给定的显著性水平下，做出统计推断结果。

独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。

独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。

如果两组样本彼此不独立，应该使用配对T检验(Paired Samml T test);如果分组不止一个，应该使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行单变量方差分析；如果想比较的变量是分类变量，应该使用交叉表（Crosstabs） 功能。

检验方法适用条件

选用的检验方法必须符合其适用条件

注意：t检验的前提：

1、来自正态分布总体；

2、随机样本 ；

3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。

理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。

方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。