T檢驗分為三種方法:
1. 單一樣本t檢驗(One-sample t test),是用來比較一組資料的平均值和一個數值有無差異。例如,你選取了5個人,測定了他們的身高,要看這五個人的身高平均值是否高於、低於還是等於1.70m,就需要用這個檢驗方法。
2. 配對樣本t檢驗(paired-samples t test),是用來看一組樣本在處理前後的平均值有無差異。比如,你選取了5個人,分別在飯前和飯後測量了他們的體重,想檢測吃飯對他們的體重有無影響,就需要用這個t檢驗。
注意,配對樣本t檢驗要求嚴格配對,也就是說,每一個人的飯前體重和飯後體重構成一對。
3. 獨立樣本t檢驗(independent t test),是用來看兩組資料的平均值有無差異。比如,你選取了5男5女,想看男女之間身高有無差異,這樣,男的一組,女的一組,這兩個組之間的身高平均值的大小比較可用這種方法。
總之,選取哪種t檢驗方法是由你的資料特點和你的結果要求來決定的。
t檢驗會計算出一個統計量來,這個統計量就是t值,
spss根據這個t值來計算sig值。因此,你可以認為t值是一箇中間過程產生的資料,不必理他,你只需要看sig值就可以了。sig值是一個最終值,也是t檢驗的最重要的值。 上海神州培訓中心 SPSS培訓
sig值的意思就是顯著性(significance),它的意思是說,平均值是在百分之幾的機率上相等的。
一般將這個sig值與0.05相比較,如果它大於0.05,說明平均值在大於5%的機率上是相等的,而在小於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較大的,說明差異是不顯著的,從而認為兩組資料之間平均值是相等的。
如果它小於0.05,說明平均值在小於5%的機率上是相等的,而在大於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較小的,說明差異是顯著的,從而認為兩組資料之間平均值是不相等的。
總之,只需要注意sig值就可以了。
T檢驗分為三種方法:
1. 單一樣本t檢驗(One-sample t test),是用來比較一組資料的平均值和一個數值有無差異。例如,你選取了5個人,測定了他們的身高,要看這五個人的身高平均值是否高於、低於還是等於1.70m,就需要用這個檢驗方法。
2. 配對樣本t檢驗(paired-samples t test),是用來看一組樣本在處理前後的平均值有無差異。比如,你選取了5個人,分別在飯前和飯後測量了他們的體重,想檢測吃飯對他們的體重有無影響,就需要用這個t檢驗。
注意,配對樣本t檢驗要求嚴格配對,也就是說,每一個人的飯前體重和飯後體重構成一對。
3. 獨立樣本t檢驗(independent t test),是用來看兩組資料的平均值有無差異。比如,你選取了5男5女,想看男女之間身高有無差異,這樣,男的一組,女的一組,這兩個組之間的身高平均值的大小比較可用這種方法。
總之,選取哪種t檢驗方法是由你的資料特點和你的結果要求來決定的。
t檢驗會計算出一個統計量來,這個統計量就是t值,
spss根據這個t值來計算sig值。因此,你可以認為t值是一箇中間過程產生的資料,不必理他,你只需要看sig值就可以了。sig值是一個最終值,也是t檢驗的最重要的值。 上海神州培訓中心 SPSS培訓
sig值的意思就是顯著性(significance),它的意思是說,平均值是在百分之幾的機率上相等的。
一般將這個sig值與0.05相比較,如果它大於0.05,說明平均值在大於5%的機率上是相等的,而在小於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較大的,說明差異是不顯著的,從而認為兩組資料之間平均值是相等的。
如果它小於0.05,說明平均值在小於5%的機率上是相等的,而在大於95%的機率上不相等。我們認為平均值相等的機率還是比較小的,說明差異是顯著的,從而認為兩組資料之間平均值是不相等的。
總之,只需要注意sig值就可以了。