大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
关于T检验的方法区分及使用场景介绍如下：
01. 概念
T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。
02. 分类
不同的T检验方法适用于不同的分析场景，具体的分类如下：
03. 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：
（1）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。
（2）样本数据需要服从正态或近似正态分布。若不满足，则可考虑使用非参数检验。
04. 案例应用
（1） 单样本t检验
单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。
比如某公司用五级李克量表的调查问卷进行员工满意度调查，其中‘4分’代表满意，分析人员可通过单样本t检验了解员工总体满意程度与“满意”（4）之间是否有明显差异。
分析步骤：
- 点击【通用方法】→【单样本T检验】，拖拽分析项到右侧分析框。
- 在填写框内输入对比数字。
- 点击“开始单样本T检验分析”，即可得到分析结果。
分析结果如下：
SPSSAU-单样本T检验
首先判断p值是否呈现出显著性，由上表可知，P<0.01，说明统计结果有显著意义。具体差异根据平均值进行对比，员工总体满意度平均得分为3.688，在量表中代表“一般”程度，与代表“满意”的得分4之间存在统计学差异。因此认为总体员工满意度处于一般水平。
（2）独立样本T检验（T检验）
独立样本T检验用于分析定类数据（X）与定量数据（Y）之间的差异情况。
独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时，则考虑使用非参数检验。
应用案例：
比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异，可采用独立样本T检验进行分析。
分析步骤：
- 选择【通用方法】→【T检验】，拖拽分析项到右侧分析框。
- “性别”放入【X（定类）】框中
- “职业认知”放入【Y（定量）】框中
- 点击“开始T检验分析”，即可得到分析结果。
分析结果如下：
从上表可以看出：不同性别样本对于职业认知呈现出显著性(P<0.05)，意味着不同性别样本对于职业认知均有着差异性。
具体分析可知：性别对于职业认知呈现出0.01水平显著性(t=-37.42，P=0.00)，以及具体对比差异可知， 男的平均值(8.91)，会明显低于女的平均值(16.25)。
总结可知：不同性别样本对于职业认知有显著性差异。
特别说明：
- 独立样本T检验仅用于分析两组数据，比如性别，高分组低分组，实验组对照组等。如超过两组比较则使用方差分析
- 独立样本T检验用于分析定类数据（X）与定量数据（Y）之间的差异情况。如果X、Y均为定类数据，则使用卡方分析
- 在进行分析前，首先确保数据格式正确，分析要求将进行对比的两组数据放在同一列中，同时有一列用来表示数据的组别。
（3）配对样本T检验
用于分析配对定量数据之间的差异对比关系。与独立样本t检验相比，配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同；样本先后的顺序是一一对应的。
例如，比较在两种背景情况下(有广告和无广告)；样本的购买意愿是否有着明显的差异性。通过两组数据的对比分析，判断背景音乐是否会影响消费行为。
分析步骤：
- 选择【通用方法】→【配对T检验】，将分析项分别拖拽到右侧分析框。
- 点击“开始配对T检验分析”，即可得到分析结果。
分析结果：
从上表可以看出：配对数据，没有呈现出差异性(P>0.05)。因而说明背景音乐对于消费行为的显著影响。
*如果呈现出显著性；具体对比平均值(或差值)大小，描述具体差异所在。
特别说明：
配对样本T检验要求两组样本量相等，而独立样本T检验对样本量没有要求
配对样本T检验的数据格式与上文提到的独立样本T检验不同，两组配对数据需要分别成一列，具体参考下图：
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