1楼：匿名用户
应该是有区别的
独立样本t检验，要求两个样本均服从正态分布
两个独立样本检验：则无此要求，也有可能采用非参数检验的
2楼：匿名用户
一样的，翻译不同而已
统计专业
3楼：吕秀才
没有区别，这两个是一个东西，只是不同的人说法不同
spss两独立样本检验和独立样本t检验有何区别
4楼：匿名用户
是一回事的
我替别人做这类的数据分析蛮多的
spss的比较均值中，t检验和anova有什么区别？
5楼：柿子的丫头
1、独立样本t检验一般仅仅比较
两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。
2、单因素anova也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。
如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。
而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。
那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。
扩展资料
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本**有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作ssb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作ssw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 sst = ssb + ssw。
组内ssw、组间ssb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方msw和msb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，msb/msw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，msb>>msw(远远大于)。
msb/msw比值构成f分布。用f值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
6楼：匿名用户
方差和t检验的区别在于，对于t检验的x来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果x为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。
具体说明可以查看spssau的差异关系帮助手册，比较好理解。
7楼：匿名用户
独立样本t检验只能用于检验两个样本间的差异问题，单因素anova主要用于两个以上样本间的差异。
8楼：匿名用户
实际上，anova分析之后如果达到显著水平，就不能够用独立样本t检验来进行每两个水平之间的差异检验了，原因就是因为我们的接受水平是95%，如果多次进行两两
请问这个spss独立样本t检验的数据是否证明两者没有显著差异啊？ 是看第二行后面那个sig值对嘛？
9楼：吕秀才
首先看f后面的sig 是方差齐性与否的检验，如果这个sig＞0.05，说明两组方差齐性，则看t后面的上面那个sig值；如果f后面的sig＜0.05，说明方差不齐，此时看t后面 下面那个sig值
你这个是说明方差不齐，则看t后面 下面那个sig值为0.113，说明两组均值没有显著差异
配对样本t检验跟独立样本t检验有什么差别啊
10楼：王王王小六
1、适用范围不同
独立样本t检验的数据**是独立的样本，如同一个班级中男生和女生的成绩是否有差异；而配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生第一次月考和第二次月考的成绩是否有差异。
2、数据性质不同
独立样本t检验中的各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本，该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；而配对样本t检验的数据是检验匹配而成的，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，组成的样本即为相关样本。
3、t检验统计量计算公式不同
独立样本t检验统计量为：
其中s1^2和 s2^2为两样本方差；n1和n2为两样本容量。
而配对样本t检验的统计量为：
其中，sd为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。
11楼：匿名用户
配对样本t检验和独立样本t检验区别如下：
可以使用spssau操作分析，网页直接使用，如果有出现问题会自动提示并且有智能文字分析解读结果报告。
12楼：匿名用户
两者的主要区别在于数据的**和要分析的问题。。
独立样本t检验中，两组的样本是独立的，不是a1和b1来组队；配对样本中，实际上不是以一个对象为样本，而是以“一对”或“一组”对象为样本，例如a1—b1是一对，是一个样本。a1只能和b1来配，而不能和b2等其他来配对。 此外配对样本还涉及不同的时间的同一样本比较，例如一个班级中，每个同学同一门课程在两个学期的成绩对比。
两个时间点，针对的是同一个人，其实就是下学期的a和上学期的a配对。
独立样本t检验程序使用相同的两个独立样本，以测试是否意味着整体，相当于测试的两个正态分布总体平均是相等的，即假设进行检验。μ1=μ2这个测试t分布是否建立了理论依据。 配对样本用于测试两个相关样本从正常人群具有相同的意思
13楼：飞翔
给你举两个例子——配对样本t检验：现在要分析人的早
晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对，然后考虑每个人的早上和晚上身高的差，这样就可以构造一个t统计量分析了；独立样本t检验：现在要分析男生和女生的身高是否相同，于是找来一波男生女生，把男生们的平均身高减去女生们的，就可以构造t统计量。
两者的主要区别在于数据的**和要分析的问题。
14楼：永玥姒暄文
独立样本的t检验过程用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体,相当于检验两个正态分布总体的均值是否相等,即检验假设ho：μ1=μ2是否成立,此检验以t分布为理论基础.配对样本用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的正态总体.
即检验假设ho：μ=μ1=μ2=0,实质就是检验差值的均值和零均值之间差异的显著性.此检验任然是以t分布为理论基础.
15楼：名字怎么能起好
所谓配对，就是对比的两组数据是成对出现的，比如要分析左脚与右脚对鞋子的磨损情况，一次实验会出现是一个左脚数据一个右脚数据，输入分析时必须在一行，不能乱排序。
spss做独立样本t检测，想问是显著性差异还是差异不显著时说明某一因素对性能有影响？（spss小白）
16楼：家电研究院
您好：1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；
2.符合正态分布的话，继续进行独立样本t检验；
3.独立样本体检验的结果显示中，sig小于0.05的话说明两组数据方差非齐性，这时要看t-test的第二行的sig值，如果小于0.
05，说明两组数据的平均数存在显著差异，去上面的描述统计表中找到平均数情况，平均数大的那组数据对性能影响更大。
4.独立样本t检验只能说明你那两组数据的平均数是否具有显著性差异，不能说明某一因素对性能有影响；想要**影响，先做相关分析，再做回归分析，这样就知道有没有影响了。
5.如果不确定您的数据是否是影响性能的因素，您还需要重新编制问卷，进行因子分析，最终得到一个完美的答案。
17楼：匿名用户
显著性差异了说明有影响，当然最好用单因素方差分析更好。
18楼：匿名用户
主要看p值，如果p值大于0.05，说明无统计学差异，而如果p值小于0.05，只能说明有统计学意义，如果要比较实际意义的话，还需要你根据情况和专业知识自己做判断。
当然，你的数据得先服从正态分布和方差齐。
两组问卷调查数据总和和均值相同，能做配对样本T检验吗
1楼 匿名用户 所谓配对t检验 是 同一个人第一次做问卷和第二次做的问卷都在一行上面一一对应的 这样就可以做的 另外做配对t检验 不是用统计选项后的百分比，而是针对每个题目的前后态度得分进行的分析，也就是配对t的结果是看每个题目在前后的态度上是否发生变化 所以你的数据应该是录入错误了，8个题目作为一...