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SPSS統計分析案例:獨立樣本T檢驗
2017-01-17
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SPSS統計分析案例:獨立樣本T檢驗

獨立樣本T檢驗，常用于兩組數據均值的比較，比如，男性和女性在購物消費上是不是一致，類似這樣的問題。

Excel表格用戶可能會說，這個簡單，我做一個柱形圖不就可以了嗎？

比如這樣：

右側柱子代表女性消費，左側柱子代表男性消費，對比很明顯嘛，女性購物消費高于男性。

看到這里，SPSS用戶只能默默路過，然后回到家迅速跑一個獨立樣本t檢驗，驗證一下統計學意義，這才算放心了。

看一個案例吧

有一組銀行用戶的貸款記錄，變量包括人口統計信息，以及用戶的負債情況。我們想知道有拖欠記錄和無拖欠記錄的用戶在負債收入比指標上有無差異。

首先通過柱形圖，從可視化的角度去直觀考察。

菜單欄依次選擇 【圖形】→【舊對話框】→【條形圖】，選擇【簡單】，勾選【個案組摘要】，調出柱圖主界面。

首先將分組變量“是否拖欠”移入【類別軸】，接著勾選【其他統計（例如平均值）】，將變量“負債收入比”移入右側框內，點擊下方【更改統計】按鈕，在彈出界面中選擇【值的平均值】。其他設置不動，執行。

圖形來看，對比是非常明顯的，有拖欠記錄用戶的負債收入比平均較無拖欠用戶高出6.05。

那么，這樣的差異，有沒有統計學意義呢？用獨立樣本T檢驗來回答。

菜單欄中依次選擇【分析】→【 比較平均值】→【 獨立樣本T檢驗】，打開獨T主面板。

將“負債收入比”移入【檢驗變量框】內，將“是否拖欠”移入【分組變量】，點擊下方【定義組】按鈕，和“是否拖欠”相對應，組1輸入數字1，組2輸入數字0，分別對應拖欠和未拖欠。

主面板右上方點擊【選項】按鈕，置信區間95%，點擊【繼續】。并要求執行獨立T檢驗。

表1，SPSS軟件輸出是否拖欠兩組用戶負債收入比的均值和標準差。

表2是獨立樣本T檢驗最終的檢驗結果。

解讀第一步，首先觀察左側3列，讀取方差齊次檢驗的結果，顯著性值小于0.05，表明兩組用戶負債收入比的方差不齊次，它指示接下來讀取第二步中，應選擇第二行方差不齊的T檢驗結果。來看第6列，顯著性值小于0.05，表明兩組用戶之間負債收入比是有顯著差異。

綜合前面柱形圖的結果，可以說明負債收入比在是否拖欠兩組用戶中有明顯差異，拖欠用戶的負債收入比更高。



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