在统计学中，两个做统计比较时，首先需用拟正态分布样本分布情况，不属正态分布，两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验。 一、属于正态分布，则采取以下方法spss独立样本t检验： 1、样本量不同，可以采用独立样本T检验；样本量相同且统计意义相同，可用配对T检验，是特殊的独立样本T检验。对于独立样本，统计方法的选择，是根据样本的分布情况而定，不能主观选定分布方法，否则会造成统计意义偏差。 2、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。 二、单总体t检验统计量为： 其中 为样本平均数， 为样本标准偏差，n为样本数。 该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n−1的t分布。
[最佳答案]两独立样本t检验。先进行正态性检验,Analyze→DS→Explore→在DL下面放入你要进行正态性检验的量→Plots→勾选Npwt满足正态分布后进行两独立样本t检验:Analyze→CompareMeans→Independent-SampleT→TV下面输入变量,GV下面输入分组变量(所以你图片的数据录入不对,具体怎么录入上网查一查)最后看sig.是否小于0.05,如果是,说明两组差异在0.05水平上有统计学意义。
相关样本t检验的原假设什么，两组独立样本t检验的SPSS实现如下：“analyze”—”compare means”—”independent-sample T test…”。在弹出的对话框左侧的变量列表中单击选择分析变量，加入“Test variavles”；单击分组变量，加入到分组变量变量列表中。单击完成。原假设为“H0：两组的总体均数相同”
决定两样本是否具有显著性差异的结果是Independent sample Test的图表中。
首先进行T检验分两种情况：方差齐性情况和方差不齐的情况。那么就先从表中查看levene‘s Test for equality of variances的结果，在这一结果栏里可以看到你的F值为0.208，sig值为0.653，由于sig=0.653>0.05，这就表明两组样本的方差差异是不显著的，也就是符合方差齐性的假设。
既然方差是齐性的，那么对应的结果看得就是equal variances assumed这一栏，那么在t检验中可以看到sig（2-tailed）=0.924>0.05，这就表明两个样本之间的均值差异是不显著的，那么就接受H0假设，就是两样本之间无差异。