配对t检验的适用条件 配对t检验spss步骤

除了方差分析以外，在数据分析中还有一类常用的检验方法，即t检验。这种方法适用于小样本，接下来就给大家介绍一下配对t检验的适用条件，配对t检验spss步骤。

一、配对t检验的适用条件

配对样本或称非独立样本，它实际上只有一个样本，但样本中的每一个个体都研究两次。样本的先后顺序是一一对应的。配对的目的在于使研究者除了研究的因素外，做到其他条件大体一致。相当于对影响现象的其他因素（或称其他独立变量）进行了有效控制。

图1：配对样本例子

适用条件：

1.独立性，即各观察值之间相互独立。对结果影响较大，一般根据资料的性质加以判断。

2.正态性，各个样本均来自于正态分布的总体。t检验对正态性有一定的耐受能力，若只是少许偏离正态，则结果依然稳健。

3.方差齐性：各样本所在总体方差相等。对结论影响较大，在进行均数比较时需要进行方差齐性检验。

【注】不能满足应用条件时：

1.情况较轻时可以采用校正t检验的结果；

2.使用变量变换使之满足条件；

3.当数据不服从正态分布或方差不齐时，则考虑使用非参数检验。

二、配对t检验spss步骤

接下来我们就要开始在spss上实战操作如何进行配对t检验。

1.将数据录入SPSS

图2：t检验数据

2.按顺序点击分析——比较均值——成对样本t检验

图3：成对样本t检验

3.出现成对样本t检验对话框，把两个变量放入（可以先后送入，也可以先选择一个变量后，按住shift键，再选择另一个变量同时送入）：

图4：变量

4.点击选项，出现成对样本t检验选项对话框

图5：成对样本t检验选项对话框

保留系统默认的置信区间（95%）和缺失值选项

当我们只需要进行1次配对样本t检验时（如本例），在缺失值模块中选择按具体分析排除个案或者成列排除个案时，结果是一致的。

当我们的数据中要进行多次配对样本t检验时，按具体分析剔除个案选项会分别剔除每次配对样本t检验的缺失值。

5.点击继续，返回成对样本t检验对话框；

图6：成对样本t检验对话框

6.点击确定，输出结果。

图7：分析结果

三、科学研究中该选用哪种检验

T检验和 方差分析对于所要求的条件相同，方差分析中包含两样本T检验，把两样本T检验作为自己的特例。科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较。此时，用方差分析进行数据分析更好，在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。方差分析被认为是T检验的推广。但对于检验两总体均值相等性时，t检验更好，t检验的对立假设更丰富。方差分析的对立假设只有非一种，t检验的对立假设有大于、小于、非三种。

四、总结

在实际使用时配对样本 t检验在结果解读上要比对立样本 t检验简单的多。从样本来源上，配对样本t检验的数据是来自两配对总体，组成的样本为相关样本。而独立样本t检验的数据来源是独立的样本，各试验处理组之间没有相关性：如接受A方式处理的实验组与接受B方式处理的实验组的两组非配对患者。其实利用 SPSS进行数据分析远没有想象中的难，我们只需要学会统计方法的适用范围、SPSS操作过程和结果解读就大功告成。以上就是这次带来的配对t检验的适用条件，配对t检验spss步骤的相关内容了。