t檢驗是兩組間的差異比較，F檢驗一般是三組及以上的差異比較，當兩組比較時F和t檢驗是等價的獨立樣本t檢驗1.在進行獨立樣本T檢驗之前，要先對資料進行正態性檢驗。滿足正態性才能進一步分析，不滿足可以採用資料轉化或非引數秩和檢驗；2.在選單欄上執行：分析-比較均數-獨立樣本t檢驗；3.將要比較平均數的變數放到檢驗變數，將分組變數放到分組變數，點選定義組；4.開啟的對話方塊中，設定組1和組2的值分別是分組類別，然後點選繼續。單因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分佈。方差齊性檢驗：採用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）在spss中開啟你要處理的資料，在選單欄上執行：analyse-compare means--one-way anova，開啟單因素方差分析對話方塊 在這個對話方塊中，將因變數放到dependent list中，將自變數放到factor中，點選post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok統計專業研究生工作室原創，請勿複雜貼上

多元線性迴歸模型的總體顯著性F檢驗是檢驗模型中全部解釋變數對被解釋變數的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗，就可以說模型中的全部解釋變數對被解釋變數的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個解釋變數對被解釋變數的影響都是顯著的。因此還需要就每個解釋變數對被解釋變數的影響是否顯著進行檢驗，即進行t檢驗。