不能用paired-sample t test。 可以用indepent-sample t test。 為什麼不能用paired-sample t test(成對t檢驗)? 因為paired-sample t test需要進行重複之間的配對，利用實驗前後每一重複的變化來進行差異顯著性分析，一般是對一組資料，實驗前測定一次，實驗後測定一次，然後每個重複的實驗前和試驗後的值就配成一對，多個重複用來檢測實驗前後的差異顯著性。 很明顯你的資料是兩組資料，而不是一組資料。你怎麼進行配對呢？實驗組的重複1對對照組的重複1嗎？不行。因為實驗組和對照組的重複不是嚴格的配對。 如果你只有1組資料，這1組資料來自兩個時間，一個是實驗前的，共三個重複，一個是試驗後的，也是三個重複，就可以用配對T檢驗了。 可以用下面的步驟： 開啟SPSS，在空白的第一列中輸入3個1和3個2，在第二列輸入你的六個資料，就像下面的樣子 ----------------------- VAR00001 VAR00002 (這是spss自動給出的) ______________________________ 1.00 87.60 1.00 89.40 1.00 89.30 2.00 82.10 2.00 81.90 2.00 81.60 ——————————————(結束了) 點選選單Analyze—Compare means—Independent-Sample T Test； 會出來一個對話方塊，在對話方塊中，將VAR00001放入Grouping variables方框內(這就是你的處理了)，將VAR00002放入Tested variables方框內(這就是你的所測資料了)。 點選Define groups按鈕，在新的對話方塊中選用Use specified values，其中Group 1輸入1，group 2輸入2，而後點選continue。新的對話方塊消失，回到舊的對話方塊。 在舊的對話方塊中點選OK，系統進行計算，出現結果。 結果的解釋： 第一個圖表：Group statistics 縱列 N 表示每組有3個重複，Mean是兩個組分別的平均值，Std Deviation是兩個組分別的標準偏差，Std. Error Mean是兩個組平均的標準誤。不需要過多解釋了。 第二個圖表：Independent samples test 注意給出了兩個結果，第一行Equal variances assumed是在方差相等的前提下的結果，第二行是方差不相等的前提下的結果，選哪一個結果呢？ 這個主要看第三列Levene’s test for equality of variances的Sig.，如果Sig. >0.05，則方差相等，如果Sig. < 0.05，則方差不相等，從你的結果來看，你的Sig. = 0.045 <0.05，所以方差不相等，這樣的話，我們就採用最後一行的結果，上一行的結果我們就不看了。 最後一行結果給出了t=11.465, df=2.247, sig=0.005.其它的就不必看了。 這三個資料，主要還是看Sig =0.005,表示差異顯著性水平為0.005，即這兩組資料有99.95%的可能性存在差異。 最後結論，你的兩組資料存在極顯著的差異(p = 0.005)。
不能用paired-sample t test。 可以用indepent-sample t test。 為什麼不能用paired-sample t test(成對t檢驗)? 因為paired-sample t test需要進行重複之間的配對，利用實驗前後每一重複的變化來進行差異顯著性分析，一般是對一組資料，實驗前測定一次，實驗後測定一次，然後每個重複的實驗前和試驗後的值就配成一對，多個重複用來檢測實驗前後的差異顯著性。 很明顯你的資料是兩組資料，而不是一組資料。你怎麼進行配對呢？實驗組的重複1對對照組的重複1嗎？不行。因為實驗組和對照組的重複不是嚴格的配對。 如果你只有1組資料，這1組資料來自兩個時間，一個是實驗前的，共三個重複，一個是試驗後的，也是三個重複，就可以用配對T檢驗了。 可以用下面的步驟： 開啟SPSS，在空白的第一列中輸入3個1和3個2，在第二列輸入你的六個資料，就像下面的樣子 ----------------------- VAR00001 VAR00002 (這是spss自動給出的) ______________________________ 1.00 87.60 1.00 89.40 1.00 89.30 2.00 82.10 2.00 81.90 2.00 81.60 ——————————————(結束了) 點選選單Analyze—Compare means—Independent-Sample T Test； 會出來一個對話方塊，在對話方塊中，將VAR00001放入Grouping variables方框內(這就是你的處理了)，將VAR00002放入Tested variables方框內(這就是你的所測資料了)。 點選Define groups按鈕，在新的對話方塊中選用Use specified values，其中Group 1輸入1，group 2輸入2，而後點選continue。新的對話方塊消失，回到舊的對話方塊。 在舊的對話方塊中點選OK，系統進行計算，出現結果。 結果的解釋： 第一個圖表：Group statistics 縱列 N 表示每組有3個重複，Mean是兩個組分別的平均值，Std Deviation是兩個組分別的標準偏差，Std. Error Mean是兩個組平均的標準誤。不需要過多解釋了。 第二個圖表：Independent samples test 注意給出了兩個結果，第一行Equal variances assumed是在方差相等的前提下的結果，第二行是方差不相等的前提下的結果，選哪一個結果呢？ 這個主要看第三列Levene’s test for equality of variances的Sig.，如果Sig. >0.05，則方差相等，如果Sig. < 0.05，則方差不相等，從你的結果來看，你的Sig. = 0.045 <0.05，所以方差不相等，這樣的話，我們就採用最後一行的結果，上一行的結果我們就不看了。 最後一行結果給出了t=11.465, df=2.247, sig=0.005.其它的就不必看了。 這三個資料，主要還是看Sig =0.005,表示差異顯著性水平為0.005，即這兩組資料有99.95%的可能性存在差異。 最後結論，你的兩組資料存在極顯著的差異(p = 0.005)。