无法用spss做独立样本T检验？？？_百度知道
无法用spss做独立样本T检验？？？
急.怎么回事：无法从字符串表格中获取字符串1713，万分感谢，不能用spss做独立样本T检验如题，会出现，望请会的人指点
还有就是如何确定问卷中的条目具有显著相关性
提问者采纳
据说是版本问题，换其他版本可以解决~
其他1条回答
表格里面有Test for Equality of Vriances，Sig.大于0.(2-tailed)大于0.05说明方差不齐，小于0.05方差是齐的。Sig。 方差是齐的读Equal variances assumed一行；不齐的读Equal variances not assumed一行.05不能说明两样本有显著性差异出错的问题不是很了解 第二个问题是问怎么读结果吗.05说明问卷中的条目具有显著相关性？ 独立样本T检验之后出来一个表格。小于0
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急求助，请各位同仁帮忙。想利用SPSS对比研究高低年级两组在写作中衔接手段的使用问题.具体问题有两个:
1、高低年级两组英语作文中衔接手段的使用频率及比例如何？是否存在使用过度或不足的问题？（进行配对样本t检验）
不知道你是懒还是怎么的，看你给的表格，我第一眼的反应是交叉表，首先你给的数据是汇总数据，已经秉除了很多信息了，里面的数据无法用来做双总体的t检验，双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著，你现在样本量在哪里呢？汇总值，无法做T检验。
下面是我设计的以及独立样本T检验。配对样本T检验的可以仿造一样操作。
首先，可以把高低年级变化成离散型分类变量，比如：高=1 低=2；其次选择一类英语衔接用法的样本数据。比如 “附加”，我用的是你给的数据，随便填进去了。
根据SPSS的独立T检验，按照年级分组，查看运行结果
一般情况下，显著性水平为0.05。
如果显著性水平为0.05，那么可以判断高低年级之间“附加”衔接使用频率差距不大。
如果说有要求，需要在显著性水平为0.1的情况下，那我们的p=0.059&0.1,那么我们有理由认为高低年级之间“附加”衔接使用情况存在显著差异，这个区别主要还是跟需求有关，看需求者能接受的范围如何。
如果不清楚，可以把样本数据发给我，给你建议一下。
了解了，非常感谢
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沪ICP备号 |在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验--《现代预防医学》2007年21期
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
【摘要】：[目的]在SPSS中利用两样本均数、标准差和样本含量做两独立样本t检验。[方法]通过SPSS软件编写程序,实现两独立样本t检验。[结果]实例验证证明,程序运行的结果正确。[结论]在没有原始数据的情况下利用统计量做两独立样本t检验在SPSS软件中是完全可以实现的。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R195.1【正文快照】：
目前在SPSS软件的不同版本(SPSS10.0、SPSS12.0、SPSS13.0等)中,可以利用菜单方式做两独立样本的t检验,但要求操作者提供原始数据,可是在现实中,有时候会遇到研究者只保留了作描述用的统计量,比如计量资料的均数(x)、标准差(S)及样本含量(n),这时在SPSS环境中要做两独立样本t
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19用SPSS作T检验
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求助：用SPSS做两个独立样本的t检验应该以那个sig值为准？
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这个帖子发布于7年零208天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
第一次用SPSS，问的问题可能有点弱智，谢谢大家帮我扫盲啊我用spss做两个独立样本的t检验，结果中：1，levene‘s test for equality of variances是检验两组变量值是否均一吗？如果sig》0.05说明两组变量值均一？这有什么意义呢？2，t检验的结果中有两个sig值，一个是equal variances assumed，一个是not assumed，是不是如果前面levene‘s test for equality of variances的sig值》0.05就看equal variances assumed对应的结果？我有两个指标都是equal variances assumed对应的sig值小于0.05，而equal variances not assumed对应的sig值大于0.05（刚好是0.055和0.059），到底是有区别还是没有呢？
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Levene's Test for Equality of Variances表示方差齐性检验，Sig大于0.05则两方差齐，看第一行结果，反之看第二行
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两独立样本t检验结果判断（如下图）：1、先进行方差齐性检验F＝11.702，sig＝0.03，表示方差不齐。2、判断t检验结果第一行为方差齐的情况，第二行为方差不齐的情况，本例方差不齐，因此应当读取第二行数据。即：t＝-2.006，P＝0.067，两组均数之间的差别无显著统计学意义。
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哦，明白了，谢谢huachen 和GreenFat的帮助！
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学习了，谢谢
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太感谢了，正愁不知道怎么做呢，楼主解释的太详尽了，感谢！
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