SPSS学习（四）单样本t检验

参考书籍：《SPSS其实很简单》

1. 定义：在假设检验中，通常要陈述两个假设，原假设和对立假设。原假设通常陈述处理没有效果，而对立假设陈述处理有效果。

• 单边检验（one-tailed test）：目的仅仅是调查单一方向。单边检验需要事先确定单一的方向进行调查，能够更大机会发现有效（假定有效与假设的方向一致）；单边的不利之处在于如果有效与期望的方向相反，就不能做出断言。
• 双边检验（two-tailed test）：目的是了解两者哪个更为有效，常用。
• 功效：原假设错误时拒绝原假设的概率，值越大，说明误差越小。
• 抽样误差：样本与总体的差异。
• 效应量：表明研究的结果的大小，用于描述组间之间的差异。
• p值：p<=0.05,拒绝原假设；p>0.05,接受原假设

2.假设检验中两种可能错误

第一类错误：原假设为真的情况下拒绝了原假设

第二类错误：原假设错误的情况下接受了原假设

3.应用场景：把一个样本均值和一些已知或估计的总体均值进行比较时，使用单样本t检验。

数据要求 ：因变量是连续的，单样本也意味着只有一个变量。除此之外，要保证因变量的观测是独立的，因变量总体服从正态分布。

4.操作

（1）确认变量，输入数据，在变量视图中类型选择数字，测量选择标度。

（2）在菜单栏中选择分析-比较平均值-单样本t检验。把因变量移到检验变量框中。

（3）在检验值框中输入要比较的总体均值（一个已经确定的数字）点击确定。

5.数据分析

主要看.sig(双尾），如果>0.05接受原假设，如果<=0.05接受原假设。接着看平均值差值，根据其并结合平均值看是否高出原有总体样本均值。最后计算d（效应量），d=平均值差值/标准偏差，分别由小（d=0.2)、中(d=0.5)、大(d=0.8)的效应量。

例如，d=0.8表示大的效应量，实际差异是0.8倍标准差。