双独立样本的T检验

是指在两个样本相互独立的前提下，检验两个样本的总体均数（两个样本各自归属的总体的平均数，如果两样本均数不存在显著差异，那么可以认为两个样本来自同一个总体）是否存在了显著性差异。它的零假设（即想要证明错误的假设、否定预期结果的假设）为不存在显著性差异。

同样还以我的实验报告为例

数据操作过程：

第一步：定义变量，因为这次我们是双样本，所以我们要定义一个Group，并给这个变量设置值

 

第二步：录入数据

第三步：分析数据，进行双样本T检验：分析（Analyze）—比较平均值（Compare Means）—独立样本T检验（Independent-Sample T-Test）

 

 弹出以下窗口

 点击红色圈，将“酮类固醇排出量”移至检验变量框（Test）内；

 接着点击“组别[Group]”,点击红圈，将“组别[Group]”移入分组变量框内，点击“定义组”按钮出现以下窗口

设置好组别，然后点击“继续” 。

接着点击“选项（Options）”按钮，设置缺失值和置信区间，取默认值即可

 

 之后点确认就会提交数据，运行出统计结果如下

 

 

分析结果：

我们先看一下我圈的第一个圈（据说这个值是方差齐性检验（大于0.05，则方差齐性；小于0.05，则方差非齐性）），显著性是0.514，大于0.05，说明我们已经假定了等方差（已假设方差齐性） ，因此我们只看上面一行的“Sig（双尾）”（0.084）即可。

 

然后我们看到上面一行的“Sig（双尾）”值为0.084，大于0.05，因此两样本数据间不存在显著差异。

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拓展题：

解题过程：

输出结果： 

 结果分析：

我们先看第一个圈，显著性是0.983，大于0.05，说明我们已经假定了等方差（已假设方差齐性） ，因此我们只看上面一行的“Sig（双尾）”（0.201）即可。

然后我们看到上面一行的“Sig（双尾）”值为0.201，大于0.05，因此两样本数据间不存在显著差异。即两种工艺的粗提物中茶多糖的含量无差异。