關於T檢驗的方法區分及使用場景介紹如下：
01. 概念
T檢驗是通過比較不同數據的均值，研究兩組數據之間是否存在顯著差異。
02. 分類
不同的T檢驗方法適用於不同的分析場景，具體的分類如下：
03. t檢驗的前提條件
無論是單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗還是配對樣本T檢驗，都有幾個基本前提：
（1）T檢驗屬於參數檢驗，用於檢驗定量數據（數字有比較意義的），若數據均爲定類數據則使用非參數檢驗。
（2）樣本數據需要服從正態或近似正態分佈。若不滿足，則可考慮使用非參數檢驗。
04. 案例應用
（1） 單樣本t檢驗
單樣本T檢驗用於比較一組數據與一個特定數值之間的差異情況。
比如某公司用五級李克量表的調查問卷進行員工滿意度調查，其中‘4分’代表滿意，分析人員可通過單樣本t檢驗瞭解員工總體滿意程度與“滿意”（4）之間是否有明顯差異。
分析步驟：
- 點擊【通用方法】→【單樣本T檢驗】，拖拽分析項到右側分析框。
- 在填寫框內輸入對比數字。
- 點擊“開始單樣本T檢驗分析”，即可得到分析結果。
分析結果如下：
SPSSAU-單樣本T檢驗
首先判斷p值是否呈現出顯著性，由上表可知，P<0.01，說明統計結果有顯著意義。具體差異根據平均值進行對比，員工總體滿意度平均得分爲3.688，在量表中代表“一般”程度，與代表“滿意”的得分4之間存在統計學差異。因此認爲總體員工滿意度處於一般水平。
（2）獨立樣本T檢驗（T檢驗）
獨立樣本T檢驗用於分析定類數據（X）與定量數據（Y）之間的差異情況。
獨立樣本T檢驗除了需要服從正態分佈、還要求兩組樣本的總體方差相等。當數據不服從正態分佈或方差不齊時，則考慮使用非參數檢驗。
應用案例：
比較男生與女生的專業和職業任職得分的均值是否存在顯著差異，可採用獨立樣本T檢驗進行分析。
分析步驟：
- 選擇【通用方法】→【T檢驗】，拖拽分析項到右側分析框。
- “性別”放入【X（定類）】框中
- “職業認知”放入【Y（定量）】框中
- 點擊“開始T檢驗分析”，即可得到分析結果。
分析結果如下：
從上表可以看出：不同性別樣本對於職業認知呈現出顯著性(P<0.05)，意味着不同性別樣本對於職業認知均有着差異性。
具體分析可知：性別對於職業認知呈現出0.01水平顯著性(t=-37.42，P=0.00)，以及具體對比差異可知， 男的平均值(8.91)，會明顯低於女的平均值(16.25)。
總結可知：不同性別樣本對於職業認知有顯著性差異。
特別說明：
- 獨立樣本T檢驗僅用於分析兩組數據，比如性別，高分組低分組，實驗組對照組等。如超過兩組比較則使用方差分析
- 獨立樣本T檢驗用於分析定類數據（X）與定量數據（Y）之間的差異情況。如果X、Y均爲定類數據，則使用卡方分析
- 在進行分析前，首先確保數據格式正確，分析要求將進行對比的兩組數據放在同一列中，同時有一列用來表示數據的組別。
（3）配對樣本T檢驗
用於分析配對定量數據之間的差異對比關係。與獨立樣本t檢驗相比，配對樣本T檢驗要求樣本是配對的。兩個樣本的樣本量要相同；樣本先後的順序是一一對應的。
例如，比較在兩種背景情況下(有廣告和無廣告)；樣本的購買意願是否有着明顯的差異性。通過兩組數據的對比分析，判斷背景音樂是否會影響消費行爲。
分析步驟：
- 選擇【通用方法】→【配對T檢驗】，將分析項分別拖拽到右側分析框。
- 點擊“開始配對T檢驗分析”，即可得到分析結果。
分析結果：
從上表可以看出：配對數據，沒有呈現出差異性(P>0.05)。因而說明背景音樂對於消費行爲的顯著影響。
*如果呈現出顯著性；具體對比平均值(或差值)大小，描述具體差異所在。
特別說明：
配對樣本T檢驗要求兩組樣本量相等，而獨立樣本T檢驗對樣本量沒有要求
配對樣本T檢驗的數據格式與上文提到的獨立樣本T檢驗不同，兩組配對數據需要分別成一列，具體參考下圖：
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