【实验】独立样本 t 检验
0.生成一组示例数据
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两组设置的均值分别为：
- 高分组（A 组）：均值 = 88，标准差 = 5；
- 低分组（B 组）：均值 = 80，标准差 = 6。
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具体数值如下：
Group Score A 90.48357 A 87.30868 A 91.23844 A 95.61515 A 86.82923 A 86.82932 A 95.89606 A 91.83717 A 85.65263 A 90.7128 A 85.68291 A 85.67135 A 89.20981 A 78.4336 A 79.37541 A 85.18856 A 82.93584 A 89.57124 A 83.45988 A 80.93848 A 95.32824 A 86.87112 A 88.33764 A 80.87626 A 85.27809 A 88.55461 A 82.24503 A 89.87849 A 84.99681 A 86.54153 A 84.99147 A 97.26139 A 87.93251 A 82.71145 A 92.11272 A 81.89578 A 89.04432 A 78.20165 A 81.35907 A 88.98431 A 91.69233 A 88.85684 A 87.42176 A 86.49448 A 80.60739 A 84.40078 A 85.69681 A 93.28561 A 89.71809 A 79.1848 B 81.9445 B 77.68951 B 75.93847 B 83.67006 B 86.186 B 85.58768 B 74.96469 B 78.14473 B 81.98758 B 85.85327 B 77.12495 B 78.88605 B 73.36199 B 72.82276 B 84.87515 B 88.13744 B 79.56794 B 86.0212 B 82.16982 B 76.12928 B 82.16837 B 89.22822 B 79.78504 B 89.38786 B 64.28153 B 84.93142 B 80.52228 B 78.20596 B 80.55056 B 68.07459 B 78.68197 B 82.14268 B 88.86736 B 76.89038 B 75.14904 B 76.98946 B 85.49241 B 81.97251 B 76.82144 B 83.0796 B 80.58247 B 85.81187 B 75.78768 B 78.03403 B 77.64735 B 71.21891 B 81.77672 B 81.56633 B 80.03068 B 78.59248
1. 导入数据
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打开 SPSS 软件。
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点击 File > Open > Data，选择您下载的文件（如 independent_t_test_with_groups.csv），然后点击 Open。
确认数据成功导入，确保以下字段存在：
- Score：每个受访者的得分。
- Group_Label：分组标记（1 表示高分组，2 表示低分组）。
2. 划分高分组和低分组
如果您尚未在数据中添加分组，可以在 SPSS 中手动操作：
方法 1：通过排序和计算百分位划分
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排序数据：
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点击 Data > Sort Cases。
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在弹出的窗口中选择 Score，点击 Descending（降序），然后点击 OK。
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数据将按照得分从高到低排序。
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计算高低分组：
在 计算变量（Compute Variable）中按以下步骤操作：
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点击 Transform > Compute Variable。
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在 Target Variable 中输入 Group_Label。
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在 Numeric Expression 中输入：
1 -
点击右下角的 If... 按钮，在条件框中输入：
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高分组：
$CASENUM <= (N * 0.27)将 替换为实际样本总数的数值。例如，如果样本总数为 100，则公式为：
$CASENUM <= 27 -
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低分组： 再次重复以上操作，但条件为：
$CASENUM >= (N * 0.73)如果样本总数为 100，则公式为：
$CASENUM >= 73
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结果验证
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确保高分组和低分组的分组标记已经正确完成。
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检查新生成的变量 Group_Label 中是否包含正确的分组值（1 表示高分组，2 表示低分组）。
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点击 OK 执行分组。
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方法 2：直接使用百分位划分
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点击 Transform > Rank Cases。
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选择 Score 作为变量。
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进入“新值和旧值”对话框，并根据前27%和后27%手动创建分组。
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有表格可知，前27%截止到87.30868，后27%从79.78504开始。
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则设置参数如下：
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点击确定，得到和法一一样的结果图
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3. 执行独立样本 t 检验
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点击 Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test。
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在 Test Variable(s) 中，将 Score 拖入。
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在 Grouping Variable 中，将 Group_Label 拖入。
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点击 Define Groups：
- 输入 1（高分组）和 2（低分组），然后点击 Continue。
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点击 OK。
4. 查看结果
4.1 结果表内容
运行 t 检验后，SPSS 会生成以下结果表：
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Group Statistics：显示每组的均值和标准差。
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Independent Samples Test：包含 t 值、自由度 (df)、显著性水平 (p 值) 等。
- 如果 p 值 < 0.05，表示高低分组的均值差异显著。
- 如果 p 值 >= 0.05，表示高低分组的均值差异不显著。
4.2 结论
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方差等同性检验（Levene's Test for Equality of Variances）：
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F 值 = 0.385，Sig.（显著性）= 0.538。
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由于显著性水平 Sig. > 0.05，因此我们可以认为两组数据的方差相等（即满足方差齐性假设）。
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- 如果方差齐性假设成立（Sig. > 0.05），可以使用 假定等方差 的 t 检验公式。
- 如果方差齐性假设不成立（Sig. ≤ 0.05），则需要使用 不假定等方差 的 t 检验公式。
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因此，在表格中选择 “假定等方差” 的 t 检验结果。
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方差反映了数据的波动性。方差相等 表明高分组和低分组内的个体得分波动性相似。
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这意味着：
- 高分组和低分组的个体差异幅度接近。
- 数据的离散程度一致，使得组间比较更加公平。
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t 检验结果（假定等方差）：
- t 值 = 16.632，自由度 = 53，Sig.（双尾）= 0.000。
- p 值（显著性水平 Sig.）远远小于 0.05，强烈支持组间均值的差异显著。
- 平均值差异（Mean Difference）= 14.3038，说明两组的均值差异为 14.3 分（高分组均值高于低分组均值）。这是一种显著的差异，表明高分组受访者的表现或特征明显优于低分组。问卷或测试题目有良好的区分度，可以有效地将高分群体和低分群体区分开。
- 95% 置信区间为 [12.578, 16.028]，表明均值差异的真实值有 95% 的概率落在该区间内。
- 从实际结果看，t 检验计算出的均值差异约为 14.3 分，显著性为 0.000，表明两组差异显著。这与生成数据时的设定（高分组和低分组均值差异明显）完全符合预期。
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_73676887/article/details/145248871
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