大家好，今天我们一起学习两独立样本T检验，是指两个样本相互独立的前提下，检验两个样本的总体均数是否存在显著差异，零假设：两个样本的数据的均值不存在显著差异。
话不多说，直接上操纵。
原始数据（使用均值检验数据）
原始数据
问题：不同性别对受教育年限是否存在显著差异
操作：分析→比较均值→独立样本T检验
独立样本T检验
检验变量：受教育年限
分组变量：性别
定义组：1、2
分组变量
分割点：分为两组，一组是大于等于分割点数值，一组小于分割点数值
确定→输出结果
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组统计量 |
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性别 |
N |
均值 |
标准差 |
均值的标准误 |
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受教育年限 |
男 |
133 |
9.30 |
6.078 |
.527 |
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女 |
98 |
10.21 |
6.098 |
.616 |
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上表可知，受教育年限中男性人数为133人，均值为9.3，标准差为6.078；女性人数为98人，均值为10.21，标准差为6.098，说明受教育年限中男性人数多于女性人数，但是男性受教育年限的时间小于女性受教育年限时间。
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独立样本检验 |
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方差方程的 Levene 检验 |
均值方程的 t 检验 |
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F |
Sig. |
t |
df |
Sig.(双侧) |
均值差值 |
标准误差值 |
差分的 95% 置信区间 |
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下限 |
上限 |
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受教育年限 |
假设方差相等 |
.074 |
.786 |
-1.127 |
229 |
.261 |
-.914 |
.810 |
-2.510 |
.683 |
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假设方差不相等 |
-1.127 |
208.782 |
.261 |
-.914 |
.811 |
-2.512 |
.685 |
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上表独立样本检验可知，（1）看方差方程的 Levene 检验，其中Sig值为0.786大于0.05，说明接受假设“方差相等”；（2）直接看均值方程的 t 检验的第一行，其中Sig值为0.261大于0.05，接受原假设，说明性别对受教育年限不存在显著差异。
今天的数据分析就学习到这里，有任何问题可以评论留言，如有想看的操作讲解，可以私信我。谢谢大家的点赞、关注和转发。