配对样本t检验的上传格式要求两组对比数据要分别录入成一列。 可以使用spssau操作分析，网页直接使用，并且有智能文字分析解读结果报告。
今天来给大家分享一个spss教程：两配对样本t检验
方法
首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。
均值、标准差：就是你做配对检验的两个变量各自的均值、标准差 N：样本容量，也就是总人数 相关系数：配对样本t检验还会显示两变量的pearson相关系数及其显著性sig值 t检验的报表内容： t：即配对样本t检验所得的t分数 sig：即配对t检验的显著性
在菜单上找到分析，在下拉菜单里点击比较均值，然后点击配对样本 T检验
“两独立样本T检验”需要方差齐性检验，然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验，在软件操作中会有相关选项，具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验 百度经验”。
配对样品T检验中，置信区间默认的百分比是95%
第一个表示样本基本统计信息 第二个表 是两组数据的相关性，sig小于0.05，说明有显著相关 第三个 表 是关键的t检验结果，同样是看sig的值，小于0.05，说明两组的均值有显著差异 根据表中的两组均值大小可以判断 第一组的均值显著低于第二组的均值
表格一是对数据的基本描述。
可以根据每个因子旋转矩阵得到的载荷系数乘以每个变量得到每个因子得分，再用因子得分做T检验。 旋转矩阵（Rotation matrix）是在乘以一个向量的时候改变向量的方向但不改变大小的效果的矩阵。旋转矩阵不包括反演，它不可以把右手坐标系改变成左
表格二表现了数据前后变化的相关系数，那个概率P值是相关系数的概率值，概率大于显著性水平0.05，则说明数据变化前后没有显著的线性变化，线性相关程度较弱。
方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。 本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。按住Ctrl，分别勾驯数学1”“数学2”，“化学1”“化
表格三是数据相减后与0的比较过概率值为0，小于显著性水平0.05，则拒绝原假设;如果与0有较大差别，则表明数据变化前后有显著的变化。
第一个图是各自的描述统计 不用管，第二个图相关系数在0.873，表明两个样本相关很高。第三个图 直接看最后一格sig即是P值＜0.001,非常显著，表明了什么要结合你做的什么，然后就是看前面那个减后面的均值为正还是为负，说明究竟是促进了XX还是阻
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请问spss的这个配对T检验结果是什么意思？
做了3个配对样本t检验。
第一个表：分组描述性统计
第二个表：相关分析
第三个表：总体描述性统计
第四个表：配对样本t检验的结果，差异都非常明显，第二个变量明显高于第一个变量
spss中怎么进行均值差异的配对样本t 检验
在菜单分析——比较均值——，里边一共有三个t检验，分别是单样本t检验，独立样本t检验，和配对样本t检验。
单样本t检验的目的是为了推断样本所代表的未知总体均值和已知的总体均值有无差别，打开主对话框以后再检验变量里边加入想检验的样本，检验值填写成已知的总体样本，然后打开选项对话框，置信区间比分比一般默认95%，可以自己设定。点继续，点确定。结果就输出了。主要输出单个样本统计表和单个样本检验这两个表，看后一个表的p值，就是sig，是否大于0.05，如果大于，就认为没有差别。
独立样本t检验是用来检验两个样本分别代表的总体均值是否相等。这个检验的使用条件是两个总体必须独立，两个样本的观测值之间不能存在任何依赖关系。其余过程和单样本相似。在主对话框里检验变量选入要检验的变量，单击定义组，打开，在组一和组二框中输入一个值，含有其余值得个案将不参加检验。或者使用割点分组。然后点继续，确定。输出结果里的独立样本检验表可以通过p值看出两样本方差是否相等，均值是否相等。
配对样本t检验用于检验两个相关样本或成对样本所得均值间的差别是否有统计学意义。它检验的是配对样本值差值的均值是否等于0.打开主面板，选入变量，继续，确定。观察结果的方式还是一样。就这样。
t检验的内容主要就是这样了。希望能对你有帮助哦。
如何用spss进行t检验
用spss进行t检验的操作方法和步骤如下：
1、首先，打开spss软件，并使用SPSS进行两个样本的T检验，如下图所示。
2、其次，完成上述步骤后，在界面上选择菜单栏“分析”选项，然后依次单击“比较均值”-->“独立样本T检验”，如下图所示。
3、接着，完成上述步骤后，选择英语成绩作为检验变量，选择性别作为分组变量，然后单击“确定”按钮，如下图所示。
4、然后，完成上述步骤后，测试结果将在之后生成，如下图所示。
5、随后，完成上述步骤后，可以检查两个样本的平均值，以查看是否存在显著差异，如下图所示。
6、接着，检查第二张表的方差测试结果。 从图中可以看到sig = 1> 0.05，只看数据的第一行。 如果sig <0.05，则需要查看第二行数据，如下图所示。
7、最后，完成上述步骤后，从第一行数据Sig = 0.716> 0.05，可以得出结论，男性和女性样本的英语分数没有显着差异，如下图所示。这就是用spss进行t检验的操作方法。
spss什么时候用独立样本t检验，什么时候用配对样本t检验
当你的研究是被试内设计或匹配组设计时，此时的样本被称作相关样本，应该用配对样本t检验，被试内设计的特点是两组被试都完成了所有的测试题目，匹配组的特点是除了研究关注的变量外，两组被试在其他一些可能对研究结果产生影响但本研究并不关注的变量上高度匹配。
独立样本t检验则用于其他情况，也就是两组被试是随机选定各自完成不同的任务或者并未严格匹配的情况下。
SPSS中独立T检验使用时两个独立样本是不是必须数目一样？
在统计学中，两个独立样本做统计比较时，首先需用拟正态分布检验样本分布情况，不属正态分布，两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验。
一、属于正态分布，则采取以下方法：
1、样本量不同，可以采用独立样本T检验；样本量相同且统计意义相同，可用配对T检验，是特殊的独立样本T检验。对于独立样本，统计方法的选择，是根据样本的分布情况而定，不能主观选定分布方法，否则会造成统计意义偏差。
2、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
二、单总体t检验统计量为：
其中
为样本平均数，
为样本标准偏差，n为样本数。
该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n−1的t分布。
扩展资料
选用的检验方法必须符合其适用条件，理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。
如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。
参考资料：百度百科-T检验
参考资料：百度百科-独立样本
