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spss單獨樣本t檢驗如何做

科技 更新时间:2024-08-04 21:05:24

數據分析中,往往有些數據是成對出現的,兩個樣本的一種特殊狀況,配對樣本T檢驗是用于檢驗兩配對樣本總體的均值是否存在顯著差異,零假設:兩個配對樣本的數據的均值不存在顯著差異。

話不多說,直接上操縱。

原始數據

spss單獨樣本t檢驗如何做(SPSS數據分析之配對樣本T檢驗操作)1

原始數據

變量視圖:

小數:2;值标簽:1組填寫不施肥,2組填寫施肥

spss單獨樣本t檢驗如何做(SPSS數據分析之配對樣本T檢驗操作)2

值标簽

操作:分析→比較均值→配對樣本T檢驗

spss單獨樣本t檢驗如何做(SPSS數據分析之配對樣本T檢驗操作)3

配對樣本T檢驗

選擇:不施肥、施肥一對→确定

spss單獨樣本t檢驗如何做(SPSS數據分析之配對樣本T檢驗操作)4

配對

輸出結果

成對樣本統計量

均值

N

标準差

均值的标準誤

對 1

不施肥

2.4045

22

1.06435

.22692

施肥

2.2455

22

.90802

.19359

上表可知,不施肥均值2.4045,施肥均值是2.2455,兩組對比的個案數均為22。

成對樣本相關系數

N

相關系數

Sig.

對 1

不施肥 & 施肥

22

.186

.408

上表可知,不施肥和施肥相關性系數是0.186,顯著性Sig為0.408>0.05,說明兩者配對變量之間的相關性不顯著。

成對樣本檢驗

成對差分

t

df

Sig.(雙側)

均值

标準差

均值的标準誤

差分的 95% 置信區間

下限

上限

對 1

不施肥 - 施肥

.15909

1.26441

.26957

-.40152

.71970

.590

21

.561

上表可知,不施肥減去施肥的苗高增長量平均值為0.15909,T為0.59,Sig值為0.561>0.05,接受原假設,說明兩個配對樣本的均值是不存在顯著差異的,即說明施肥或不施肥對苗高的增長沒有太大效果。

今天的數據分析就學習到這裡,有任何問題可以評論留言,如有想看的操作講解,可以私信我。謝謝大家的點贊、關注和轉發。

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