怎么用spss做t检验
为什么SPSS里只有t检验没有Z检验？
为什么SPSS里只有t检验没有Z检验？
总体服从正态分布的数据在小样本时呈现为t分布形态，而服从t分布的数据在样本较大时会渐近于正态分布，也就是无论样本大小，均可以使用T检验。
但对于Z检验来说，它一定需要数据是正态分布的，小样本时服从t分布而不是正态，所以z检验通常用在大样本时而不是小样本时，显然t检验的使用条件比z检验宽松，可以完全替代z检验。因此spss只有t检验，如果你想做z检验，用t检验替代即可
t检验的原理是什么?有什么意义?谢谢？
原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
意义：
T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。
两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。
如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。
SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异。
扩展资料
t检验的前提条件：
无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：
一是，T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。
二是，样本数据需要服从正态或近似正态分布。
1、独立T检验（也称T检验），要求因变量需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。
2、单样本T检验，其默认前提条件是数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。
3、配对样本T检验，其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。
其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样，无非是进行了一次数据相减（即差值）处理而已，因而其和单样本T检验保持一致。