学术研究 | 带你玩转SPSS数据分析之教育实验中的独立样本T检验

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近期，向上小学的李老师希望帮助四年级学生提升信息素养，打算在该年级两个班的学生中开展教育实验，以验证信息素养提升策略的有效性。实验班（应用信息素养提升策略）和对照班（不应用信息素养提升策略）的信息素养起点水平相同，实验结束后，李老师收集到了实验班40名学生和对照班38名学生的信息素养水平（满分为40分）数据。拿到这些数据后，李老师该怎么利用SPSS进行分析呢？

在这里李老师使用独立样本T检验的方式来验证两个班的信息素养水平差异。独立样本T检验主要用于分析来自两个总体的独立样本，目的是推断这两组样本数据的均值是否存在显著差异。

检验条件

Condition

当两组样本数据满足以下条件，我们就可以对数据进行独立样本T检验：

1. 相互独立、互不影响，在李老师的实验过程中，实验班和对照班的学生分别接受不同的教学条件，两个班不会互相干扰影响，因此实验班和对照班学生的成绩就是两组相互独立、互不影响的数据；

2. 服从正态分布（一组数据，均值出现的概率为最高峰，距离均值越远，该数值出现概率就越小，数据分布图像呈现出中间高，两侧递减的“倒钟”形象，那么这组数据服从正态分布），信息素养水平成绩得满分的和得零分的学生人数比较少，水平成绩处于中等的学会说呢过人数较多，因此学生的信息素养水平数据服从正态分布。

检验流程

Process

独立样本T检验需要经历假设、处理分析、得出结论三大步骤。

 01 

假设

四年级实验班和对照班学生的信息素养水平不存在显著差异。

 02 

处理分析

（1）整理并录入数据

a. 整理：

对两个班学生的量表后测数据进行整理，数据格式如下图。

b. 录入：

将数据录入到SPSS中。

班级0=对照班，班级1=实验班

（2）验证假设

a.选择：

在菜单栏依次点击【分析】→【比较平均值】→【独立样本T检验】。

b. 主对话框设置：

选择“量表数据”变量到【检验变量】窗口，“班级”变量到【分组变量】窗口，定义“组1”的数值和“组2”的数值（“组1”数值为0代表对照班，“组2”数值为1代表实验班），点击【继续】→【确定】按钮。

c. 验证：

在Levene方差测试中，显著性为0.024，小于0.05，两组数据的方差不相等，所以看第二行，T检验的显著性为0.000，小于0.05，说明假设中四年级两个班量表数据存在差异的概率小于0.05，表明两组数据之间存在显著性差异。

#03

得出结论

实验班和对照班学生的信息素养量表水平数据存在显著差异，因此拒绝原假设，实验结束后，实验班学生的信息素养水平显著高于对照班学生，李老师提出的信息素养提升策略能够有效提升四年级学生信息素养水平。

通过李老师的例子，相信大家已经知道如何3大步骤进行独立样本T检验的SPSS操作啦！现在就动手试一下吧！

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