SPSS操作详解：两独立样本（成组）t检验
在之前的文章中，我们讲解了配对t样本的SPSS操作。今天，我们将进一步探讨单样本t检验中的两独立样本（成组）t检验的SPSS操作及结果解读。
两独立样本（成组）t检验概述
两独立样本t检验，又称成组t检验，主要用于完全随机设计的两个样本均数比较。这两个样本可能来自不同的总体，或者来自相同总体但接受了不同的处理条件。它常用于比较两组实验结果或不同的特征。
t检验的使用条件及原理
1. 使用条件：两组数据需服从正态分布，且两总体的方差需相等。
2. 当方差不齐时，可以采用t´检验、变量变换后选择合适的方法，或使用非参数检验如秩和检验进行处理。
3. 如果样本量较大（如n1>50且n2>50时），也可选择Z检验，其步骤与两独立样本t检验相似。
原理上，成组t检验通过比较两组资料的均数差异，推断总体均数是否相等。简单来说，就是将无法配对的受试对象随机分成两个处理组，每组接受不同的处理，然后比较两组的均数差异。
应用场景及假设
1. 完全随机设计的两样本均数比较。
2. 从不同人群（如不同年龄组的男性和女性）中随机抽取观察对象，测量某项指标并进行比较。
在进行t检验时，需构建以下假设：
H0假设：μ=μ0，即两组样本均数的差异完全是由抽样误差造成的。
H1假设：μ≠μ0，即两组样本均数的差异除了抽样误差外，还存在真实的差异。
案例实操：SPSS中的成组t检验
研究背景
某妇产医院欲探讨孕妇孕期补充钙制剂对血清骨钙素的影响。研究选取了孕周在26～28周的30名孕妇，年龄和基础骨钙素值相近，随机分为两组，每组15人。一组补充特定钙制剂，另一组采用传统膳食，然后在40～50天内测量两组孕妇血清骨钙素的改变值。
数据录入与操作
操作流程：
1. 在SPSS主对话框中，选择独立样本t检验，以骨钙素改变值为检验变量，以group为分组变量。
2. 在定义组对话框中，明确两组的赋值（如1和2），并继续操作。
结果解读
1. 统计量描述值表明，试验组（group=1）的骨钙素改变值平均为9.5±3.43，对照组（group=2）的平均值为4.1±2.37。
2. 结果表中包括Levene方差齐性检验和t检验结果。若方差齐性检验结果示方差齐，则选用方差相等的t检验结果。在本例中，由于F检验结果示方差齐，故选用该结果，即t值为4.988，P值<0.01，表明两组产妇骨钙素改变值的总体均数有差异，且孕期补钙者的骨钙素改变值较大。
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