今天我們回到SPSS中來看一下如何利用SPSS進行單樣本T檢驗。

一般情況下苞笨，統(tǒng)計學中的理論都是基于大量的樣本而來的债朵。到這里大家可能會問，多少的樣本量算大呢瀑凝？其實對于定義樣本量大小來說序芦，沒有一個統(tǒng)一的標準，主要還是取決于在實際的分析場景中所使用的模型的要求和數據的具體分布狀況粤咪。

單樣本T檢驗主要是用來檢驗某個變量的總體均值和某個指定值之間是否存在顯著性差異谚中。如果是大樣本的單樣本檢驗，一般在統(tǒng)計學中會被稱為U檢驗寥枝，它主要是采用服從正態(tài)分布的U統(tǒng)計量作為檢驗統(tǒng)計量宪塔；如果是小樣本并且樣本服從正態(tài)分布，就采用t統(tǒng)計量進行單樣本T檢驗囊拜。如果都不滿足的話某筐，就采用非參數檢驗，比如秩和檢驗等冠跷。但是對于T檢驗來說南誊，它的穩(wěn)健性比較好身诺，這個特性的意義就是如果樣本分布偏離正態(tài)分布不是特別嚴重的話，也是可以采用T檢驗進行分析的抄囚。

在統(tǒng)計學中霉赡，根據概率論的中心極限定理，在大樣本的情況下幔托，T分布和正態(tài)分布的密度函數是十分接近的穴亏。在實際的分析操作中，其實不管是大樣本還是小樣本重挑，都是可以用T檢驗來進行單樣本均值檢驗的迫肖。在大樣本的情況下，就算是樣本分布是偏離正態(tài)的情況攒驰，也仍然是可以用T檢驗進行分析的蟆湖，這被稱為T檢驗的穩(wěn)健性。因此玻粪，在大樣本情況下隅津，T檢驗和U檢驗是一致的。

說了這么多劲室，我們先來看一下今天所要進行分析的數據：

圖中的數據是某個廠房中兩臺機器所生產的部分模具直徑測量結果伦仍，第一列數據是對應的機器編號，由于標準模具的直徑應該為25很洋，所以我們通過單樣本T檢驗來對數據進行分析充蓝，看這兩臺機器所生產的模具是否符合要求，是否有必要進行維修喉磁。

在這次的分析中谓苟，因為我們需要對兩臺機器分別進行檢驗，所以我們需要根據機器拆分數據协怒，操作步驟如下：

當我們按照上面的方法設置完了以后涝焙，我們會發(fā)現在拆分文件的文件框中左下角的當前狀態(tài)已經變成了：‘比較：機器編號’。這就說明我們的數據拆分步驟已經完成了孕暇。接下來就可以進行單樣本T檢驗了：

我們按照上面的方法進行單樣本T檢驗的設置仑撞，在檢驗值的數值框中輸入我們的標準直徑25，點擊確定就可以得到本次單樣本T檢驗的分析結果：

上圖就是本次單樣本T檢驗的分析結果妖滔，第一個表是兩個機器所生產的模具對應的直徑均值隧哮、標準差及均值的標準誤三個統(tǒng)計量。從結果來看座舍，兩臺機器所生產的模具都或多或少的偏離了標準值25沮翔。但是從這個表里，我們無法知道兩臺機器其中是否有生產了不合格的模具簸州，因為我們沒有統(tǒng)計檢驗鉴竭。

從第二個表中我們可以看到歧譬，這就是單樣本T檢驗的檢驗結果岸浑，其中t列就是統(tǒng)計量的值搏存，df為自由度，Sig為P值矢洲，均值差值就是分別兩臺機器的均值減去25的差值璧眠。在這個檢驗結果中，如果P值小于0.05读虏，就說明其通過了顯著性檢驗责静。在本次的分析中，兩個P值分別為0.327和0.084盖桥，均大于0.05灾螃，也就是說明兩臺機器生產的模具直徑是滿足要求的。如果其中一個P值小于0.05揩徊，就說明對應的機器所生產的模具是不符合要求的腰鬼，同時根據前面的t列來看對應的機器所生產的模具直徑是小于標準還是大于標準。

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