独立样本t检验及其案例分析

news2024/9/30 23:24:12

作者简介:热爱数据分析,学习Python、Stata、SPSS等统计语言的小高同学~
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当前专栏:SPSS
本文内容:独立样本t检验及其案例分析
作者“三要”格言:要坚强、要努力、要学习


目录

一、引言

二、方法概述

三、案例分析:医学与非医学学生的捐献意愿1. 数据收集

2.操作步骤

3. t检验结果

​4. 结果解读

5. 结论与建议

6.总结


一、引言

独立样本t检验是一种常用的统计方法,旨在比较两个独立组的均值差异是否显著。本文将通过具体案例,介绍独立样本t检验的原理、步骤及其结果分析。

二、方法概述

独立样本t检验的基本假设包括:

  1. 两组数据是独立的。
  2. 数据呈正态分布。
  3. 方差齐性(可选择假定或不假定)。

三、案例分析:医学与非医学学生的捐献意愿
1. 数据收集

在本案例中,我们调查了某高校学生对捐血的意愿,并根据专业背景(医学与非医学)将其分为两组。

2.操作步骤

首先,点击分析--比较平均值---独立样本T检验,随后,需要定义组:即是否为医学专业,是为2,否为1;

点击确认

3. t检验结果

以下是独立样本t检验的结果:


4. 结果解读

方差齐性检验:F值为1.404,显著性为0.239,表明两个组的方差不存在显著差异,因此我们假定方差等同性。(如果等方差,看第一行,不等方差,看第二行),所以看第一行~
t检验结果:t(88) = 0.702,p = 0.485,说明医学与非医学学生在捐献意愿上的均值差异不显著。
平均值差异:平均值差异为0.107,95%置信区间为[-0.138, 0.289],包含0,进一步支持了没有显著差异的结论。

5. 结论与建议

本案例表明,专业背景对学生捐献意愿的影响不显著。但总的来说,独立t检验步骤已经讲述完毕了!大家可以试一试~

6.总结

独立样本t检验是研究两组间均值差异的重要工具。通过具体案例的分析,我们可以更深入地理解数据背后的故事,并为实际问题提供数据支持和决策依据。


码字艰辛,本篇内容就分享至此,如果渴望深入了解更多SPSS学习方面的应用,别忘了点击关注博主,引导你从零开始探索Python在统计分析上的奥秘。同时,对于在数据分析与SPSS旅程中感到迷茫的朋友们,欢迎浏览我的专题系列:SPSS,让我们一起努力坚强学习,共同进步吧~

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