spss配对样本t 检验 结果解读 SPSS配对样本t检验课后习题结果解析与实践

一检验前提条件分析

1. 数据配对性

配对样本t检验要求两组数据必须来自同一研究对象的前后测量（如实验前测与后测）。例如，研究大学生慢跑前后的心血管功能变化，数据基于同一受试者两次测量结局。

2. 正态性检验

若样本量较小（n＜30），需通过Shapiro-Wilk检验确保差值符合正态分布。

分析镇痛效果时，通过SPSS计算差值分布的正态性后再进行t检验。

二SPSS操作步骤与结局解读

1. 描述性统计

查看实验前后均值（Mean）标准差（SD）的变化路线及幅度。例如，4的教学案例中，使用抗火竹教学材料后，学生成绩均值显著提升。

2. t检验核心结局

t值：反映差异程度，完全值越大说明差异越显著。

自在度（df）：n-1，n为配对样本数量。

显著性（Sig. 双尾）：若p＜0.05，说明差异具有统计学意义。例如，中治疗后癌症患者疼痛评分降低的p值＜0.05，证实效果显著。

均值差（Mean Difference）：需结合置信区间（95% CI）判断差异的实际意义。若区间不包含0，支持差异显著。

三课后习题常见分析场景

1. 实验干预效果评估

如中慢跑干预对大学生心血管功能的影响：通过配对t检验验证干预后指标（如心率血压）的变化。

习题示例：某班级体测前后肺活量数据比较，计算t值并判断训练是否有效。

2. 教学技巧效果对比

4中抗火竹教学材料的使用前后成绩对比；中KDL课程对学生体育成绩的影响分析（需注意部分研究可能混合使用配对与独立t检验）。

四常见错误及注意事项

1. 误用独立样本t检验

若数据不配对（如不同班级的前后测），需改用独立样本t检验（提及水利工程研究中错误案例）。

2. 忽略正态性要求

非正态数据需改用非参数检验（如Wilcoxon符号秩检验），提醒需注意数据预处理。

3. 过度依赖p值

需结合效应量（如Cohen’s d）判断实际意义。例如，中的镇痛效果虽显著，但效应量大致需进一步说明。

五结局报告规范

1. 标准表述模板

“实验前后差异显著（t(df)=数值, p=数值），均值差为M±SD，95% CI [下限, 上限]。”

2. 案例参考

中水利工程研究：通过配对t检验证实水坝建设后居民收入显著提升（p＜0.05）。

中研究：疼痛评分从（均值）降至（均值），t=3.12, p=0.002。

六习题实战示例

题目：某研究测量10名学生使用新教学软件前后的数学成绩，SPSS输出结局如下：

前测均值=65.3，后测均值=72.8

均值差=7.5，标准差=4.2

t=4.76，p=0.001

解答：

1. 数据符合配对性和正态性假设（题目默认）；

2. t(9)=4.76, p=0.001＜0.05，拒绝原假设；

3. 重点拎出来说：新教学软件显著进步数学成绩（提升7.5分，效应量d=7.5/4.2≈1.79，属大效应）。

怎么样经过上面的分析分析框架和案例参考，可体系掌握SPSS配对样本t检验的结局解读与应用场景。实际操作中需结合研究设计和数据特征灵活调整分析技巧。