Student's T-test
前言
在平均數檢定中，常用的包含單一樣本T檢定(One-Sample t test)、獨立樣本T檢定(Independent two-Sample t test)、成對樣本T
檢定(Paired-Sample t test)以及、變異數分析(ANOVA)，以下會針對T檢定家族來示範SPSS操作，其他語法可參考連結。
T檢定家族
檢定家族都是針對成常態分布的連續數值或是大樣本的資料做平均值的比較，針對一個組別或是兩個組別來比較，SPSS都在分析→比較
平均數法中(如Figure 1)，以下會針對不同的檢定方法細項解說：
Figure 1
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單一樣本T檢定(One-Sample t test)
單一樣本T檢定是針對資料中的某一變項的母體的平均值是否為某一個特定數值，如母體平均是否為60歲，又或將母體平均值指定為
多個可能數值，如國人男性腰圍是否低於或高於90，他是針對一個成常態分布的連續數值下去做檢定。
H0：假設母體的平均值與某數值相同。
H1：假設母體的平均值與某數值不相同。
以下示範為假設空腹血糖標準為100，此樣本的血糖平均是否有超過標準？操作則是如Figure 1中的分析→比較平均數法→單一樣本
T檢定，後面在將要檢測的變項放入檢定變數(Figure)，在檢定值中輸入要比較的數值。
Figure 2.
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結果如Figure 3，第一個表格中會先計算樣本的平均數，以平均數值接判斷的話，平均值93.16是小於100的，再來的單一樣本T檢定
表格，顯著性為0.000(表示比0.000還小，不做完全顯示)，P-value<0.05，且95%信賴區間上界 < 0，拒絕H0，因此有證據顯示母體
平均值與100不同，且此母體平均血糖沒有超過標準。
Figure 3. |
獨立樣本T檢定(Independent two-Sample t test)
獨立樣本T檢定為兩個獨立樣本去比較同一個變項的平均值，一樣是針對連續且成常態分布的數值，或資料非常態分佈但資料筆數≧30/組，
如台北市居民與高雄市居民的平均收入。以下操作會以「吸菸者與非吸菸者的腰圍是否有差異」來示範，首先在假設中：
如上述式子，操作步驟則是在分析→比較平均數法→獨立樣本T檢定，如Figure 4，在分組變數中，先放入分組的變項，然後進去下方
的定義組別，在輸入這次是哪兩個代號的人要比較，如此樣本中，抽菸組中設定0為無吸菸、1為有吸菸，就分別輸入0和1。
Figure 4.
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結果如Figure 5，第一個表格中一樣會先計算樣本的平均數，以平均數值接判斷的話，兩組的平均數是有差異的，再來的獨立樣本T檢定，
會先檢查變異數的檢定，顯著性為0.399，不拒絕虛無假設，因此有證據顯示變異數相等，所以往後看到變異數相等的結果(紅色圈圈處)，
顯著性為0.000，P-value<0.05，拒絕H0，因此吸菸者與非吸菸者的腰圍存在差異。
Figure 5. |
成對樣本T檢定(Paired-Sample t test)
比較資料中兩兩成對母體的差異，是透過適當的實驗設計，抽取成對隨機樣本來完成，且資料成對差異為常態分配或是成對差異非常態
分配但是樣本數較大時（通常以樣本筆數≧30為區分標準），分析時，即計算兩兩成對樣本的差異值，在研究中常用於前後測比較，如：
減肥前體重與減肥後體重。以下範例為，聖誕老人拉雪橇的麋鹿前、後腿長度是否有差異？虛無以及對立假設如下：
操作中依然是在分析→比較平均數法→成對樣本T檢定，介面如Figure 6，將配對為一組的變項依序放入。
Figure 6. |
在結果中(Figure 7.)，除了前面都有的計算平均數以外，這裡還附帶了一個兩個樣本間的相關性以及檢定結果，最後的成對樣本檢定表
格中，最後的P-value為0.006<0.05，拒絕虛無假設，有證據顯示前腿與後腿長度是有顯著差異的。
Figure 7.
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