为什么要进行t检验？
T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。
独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。
数据格式：
独立样本t 检验是研究2组数据的差异，比如不同性别时满意度的差异。数据格式中需要有组别X（比如性别）和分析项Y（比如满意度）。
有时候数据格式中只有2列，而没有组别，比如实验组和对照组。那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y，类似如下图：
SPSSAU操作：
配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。
配对数据的格式相对较为特殊，包括配对t 检验，或者配对卡方等。比如实验组和对照组数据的差异。如下图：
SPSSAU操作：
在“通用方法”模块中选择“配对t检验”方法，将配对1（定量）放于上方分析框内，配对2（定量）变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。
单样本t 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t 检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系统默认以0分进行对比。
单样本t 检验分析结果
t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。
独立样本t检验（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。
扩展资料：
所选择的检查方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小，也可以进行t检验。（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。
方差齐性假设可以用F检验，更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件，可以使用修正后的t检验，或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。
参考资料来源：百度百科-t检验
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