应用SPSS单样本T检验，检验样本身高是否符合标准

单样本T检验与平均值检验、独立样本的T检验、配对样本的T检验同属IBM SPSS Statistics的平均值分析，都是通过比较平均值来分析变量间的关系。

不同的是，单样本T检验，是用于比较单个变量的平均值是否与指定常数不同的检验方法，仅用于单个变量的检验，常用于检验抽取的样本是否符合标准值等。

一、打开数据文件

本文将通过检验抽样的初中生样本身高是否符合标准身高，来介绍SPSS单样本T检验法的使用。

如图1所示，打开一组初中生的样本身高数据，以账号标注个案，身高数据作为目标检验变量。

图1：示例数据

二、应用单样本T检验

接着，打开IBM SPSS Statistics的单样本T检验功能（分析-比较平均值-单样本T检验）。

图2：单样本T检验功能

如图3所示，设置面板中包含检验变量、检验值、选项等功能设置，接下来通过操作实际数据来学习其中的设置方法。

图3：单样本T检验设置

1、选择变量

检验变量，即需要与设定值进行对比的变量，通过计算其平均值与设定值相比较，以检验其差值的显著性。

检验值，即设定值。

本例中，我们需要检验的是样本身高均值与标准值的差异，因此，需要将“身高”变量添加为检验变量，并将初中生标准身高153（举例数据）输入到检验值中。

图4：选择变量

2、单样本T检验选项

接着，打开“选项”按钮，为检验分析设置置信区间，一般情况下，设置为95%能确保较大的准确性。同时，设置“按具体分析排除个案”的缺失值处理方式。

图5：单样本T检验选项

3、结果分析

完成以上设置后，运行检验分析，结果如图6所示。

从单样本检验表格的显著性（双尾）数据看到，其值接近于0，小于0.05（在95%置信空间下），说明样本身高均值与标准值有显著性差异，平均值差值为0.865，样本身高均值高于标准值。

图6：结果显示显著性差异

以上就是IBM SPSS Statistics单样本T检验的应用介绍。通过单样本T检验，我们可以快速检查样本数据平均值与标准值是否存在差异，也可运用于样本均值与总体均值的差异性检验。