SPSS——均 值 檢 驗 （Compare Means）——獨立樣本T檢驗

簡介

簡介
指兩個樣本之間彼此獨立沒有關聯，兩個獨立樣本各自接受相同的測量，主要目的是分析兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異。

前提

• 獨立性

  兩個樣本相互獨立，即從一總體中抽取一批樣本對從另一總體中抽取一批樣本沒有任何影響，兩組樣本個案數可以不同。

• 正態性
  樣本來自的兩個總體服從正態分佈
  在樣本的總體不滿足正態條件時，如果兩個樣本的分佈形狀相似，他們的樣本量相差不大並且樣本量較大，仍可用T檢驗

• 方差齊性
  待比較的兩個樣本方差相同
  如果兩個樣本的樣本量大致相等，略微偏離了方差齊性對檢驗結果的精度影響不大

置信區間

• 兩正態總體方差未知但相等時， u1 - u2的區間估計
  
  

• 兩正態總體方差未知但不等時， u1 - u2的區間估計
  
  

　假設檢驗

H0: 總體均值之間不存在顯著差異

1. 利用F檢驗判斷兩總體的方差是否相同，SPSS採用Levene F方法檢驗兩總體方差是否相同，當方差齊性不滿足時，會提供方差齊性校正後的T檢驗結果

2. 根據第一步的結果，決定T統計量和自由度，對T檢驗的結論做出判斷兩總體方差未知且相同

兩正態總體均值的假設檢驗

正態性檢驗表

數據源：creditpromo.sav

sig > 0.05，可以認爲總體服從正態分佈

菜單

參數設置

分組變量

結果分析

組統計量

獨立樣本檢驗

• 方差齊性檢驗
  sig = 0.276 > 0.05，方差不顯著，可以認爲兩個獨立樣本的方差一致

• 均值之差t檢驗
  在方差相等的條件下，sig = 0.024 < 0.05，均值之差顯著，可以認爲兩個獨立樣本均值有顯著差異，通過郵件促銷可以提高消費額