当我们在阅读文献时，在文献的统计学方法部分经常看到对数据进行t检验的描述，那么为什么要对数据进行t检验呢？
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著的。使用t检验对数据进行分析需要一个前提条件，那就是数据必须要满足正态分布。t检验可以分为单样本t检验，双样本t检验以及配对样本检验。其中单样本t检验作为医学统计中常用的方法之一，在医学统计中发挥着重要的作用，在数据分析中不可避免的要用到它。今天小编就来给大家介绍一下单样本t检验以及如何用SPSS实现其操作。
一、关于单样本t检验
目的：利用来自总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异。
分子为样本统计量与总体参数的偏离程度，分母为样本统计量的标准差，因此这个公式反映的是，相对于样本统计量的标准差而言，样本统计量偏离总体参数的大小。
二、SPSS的实现过程：
某医生测量了30名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，数据如SPSS中所示，问：从事铅作业男性工人的血红蛋白含量均数与正常成年男性的血红蛋白含量均数140g/L是否存在显著差异？
先做出如下假设:
1.操作步骤：
将数据导入到SPSS中，选择“分析”，“比较平均值”中的“单样本T检验”。
将血红蛋白含量放入检验变量，在检验值框输入已知的总体均数140。
点击选项，出现如下对话框：
继续，然后点击确定，输出结果。
2.结果解读
（1）单样本统计
表格中输出的是数据的几个基本描述统计量，有个案数、平均值、标准差以及标准误差的平均值。
（2）单样本检验
由结果得：检验统计量t=-3.112，P=0.004<0.05，所以拒绝原假设，认为从事铅作业男性工人的血红蛋白含量均数与正常成年男性的血红蛋白含量均数存在显著差异。#清风计划#
参考文献：
[1] 施月仙,赵岳,侯亚红,高敏,王丽君,尚少梅.血液透析患者并发高磷血症的非疾病性因素研究[J].中华护理杂志,2018,53(10):1186-1191.
