單樣本T檢驗(yàn)與平均值檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)、配對(duì)樣本的T檢驗(yàn)同屬I(mǎi)BM SPSS Statistics的平均值分析，都是通過(guò)比較平均值來(lái)分析變量間的關(guān)系。

不同的是，單樣本T檢驗(yàn)，是用于比較單個(gè)變量的平均值是否與指定常數(shù)不同的檢驗(yàn)方法，僅用于單個(gè)變量的檢驗(yàn)，常用于檢驗(yàn)抽取的樣本是否符合標(biāo)準(zhǔn)值等。

一、打開(kāi)數(shù)據(jù)文件

本文將通過(guò)檢驗(yàn)抽樣的初中生樣本身高是否符合標(biāo)準(zhǔn)身高，來(lái)介紹SPSS單樣本T檢驗(yàn)法的使用。

如圖1所示，打開(kāi)一組初中生的樣本身高數(shù)據(jù)，以賬號(hào)標(biāo)注個(gè)案，身高數(shù)據(jù)作為目標(biāo)檢驗(yàn)變量。

圖1：示例數(shù)據(jù)

二、應(yīng)用單樣本T檢驗(yàn)

接著，打開(kāi)IBM SPSS Statistics的單樣本T檢驗(yàn)功能（分析-比較平均值-單樣本T檢驗(yàn)）。

圖2：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)功能

如圖3所示，設(shè)置面板中包含檢驗(yàn)變量、檢驗(yàn)值、選項(xiàng)等功能設(shè)置，接下來(lái)通過(guò)操作實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)其中的設(shè)置方法。

圖3：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)設(shè)置

1、選擇變量

檢驗(yàn)變量，即需要與設(shè)定值進(jìn)行對(duì)比的變量，通過(guò)計(jì)算其平均值與設(shè)定值相比較，以檢驗(yàn)其差值的顯著性。

檢驗(yàn)值，即設(shè)定值。

本例中，我們需要檢驗(yàn)的是樣本身高均值與標(biāo)準(zhǔn)值的差異，因此，需要將“身高”變量添加為檢驗(yàn)變量，并將初中生標(biāo)準(zhǔn)身高153（舉例數(shù)據(jù)）輸入到檢驗(yàn)值中。

圖4：選擇變量

2、單樣本T檢驗(yàn)選項(xiàng)

接著，打開(kāi)“選項(xiàng)”按鈕，為檢驗(yàn)分析設(shè)置置信區(qū)間，一般情況下，設(shè)置為95%能確保較大的準(zhǔn)確性。同時(shí)，設(shè)置“按具體分析排除個(gè)案”的缺失值處理方式。

圖5：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)選項(xiàng)

3、結(jié)果分析

完成以上設(shè)置后，運(yùn)行檢驗(yàn)分析，結(jié)果如圖6所示。

從單樣本檢驗(yàn)表格的顯著性（雙尾）數(shù)據(jù)看到，其值接近于0，小于0.05（在95%置信空間下），說(shuō)明樣本身高均值與標(biāo)準(zhǔn)值有顯著性差異，平均值差值為0.865，樣本身高均值高于標(biāo)準(zhǔn)值。

圖6：結(jié)果顯示顯著性差異

以上就是IBM SPSS Statistics單樣本T檢驗(yàn)的應(yīng)用介紹。通過(guò)單樣本T檢驗(yàn)，我們可以快速檢查樣本數(shù)據(jù)平均值與標(biāo)準(zhǔn)值是否存在差異，也可運(yùn)用于樣本均值與總體均值的差異性檢驗(yàn)。