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在分析过程中，无论是由于数据质量还是统计方法选择上，甚至是自己也讲不清的什么原因就导致数据无法正常分析。这种细节的问题，文献里一般又不会详细说明，而实际分析时遇见一次就非常头疼。 因此，SPSSAU汇总了一些常用方法中出现频率较高的问题，整理成文章，大家可以根据自己的情况，直接阅读对应的部分。 本文以SPSSAU系统为例，针对t检验(独立样本t检验)的常见问题进行汇总说明。
①问题一：分析时出现“X的组别只能为两组”提示。
t检验是分析定类数据（X）与定量数据（Y）之间的差异情况，其中X的组别只能为两组。如果分析时X的组别不是两组，则会出现“X的组别只能为两组”的提示。 出现此提示，通常可能的原因有几种： 1. 数据本身X的组别少于两组或多于两组 2. 有异常值导致分析时多出一组 3. 用错了分析方法 解决方法：1.筛选样本 2.剔除异常值 3.更换分析方法 常见的情况，如原本数据确实用2组，但在分析前筛选了样本，导致分析时X组别只有1组。此时，可以查看筛选样本条件是否设置正确，如果没有问题可使用频数分析进一步检查。
上图筛选后，此时只有数值等于1的样本被选中。现在用“班级”作为X，“成绩”作为Y进行t检验分析，X（班级）的组别只有一个，因此无法分析。 又或者X项数据中存在异常值，比如“-3”“-2”这类没有分析需要的异常值。因为多出了异常值，增加了组别，导致无法正常分析。 此时，可以使用数据处理》异常值，筛除异常值或使用筛选样本功能筛除出异常值，再进行分析。
还有一种情况是研究者本身想进行多组间的比较，误用t检验进行分析。 由于t检验只能进行两组之间的比较，当分析项X组别超过两组时，只能两两进行比较，这样做不仅多次检验步骤繁琐，缺乏效率，更会影响结果的可靠性。 如果涉及多组定量数据的比较，应改用方差分析。当方差分析结论为有显著性差异时，再进行两两比较（进阶方法》事后多重比较）。
②问题二：t检验（独立样本t检验）两组样本需不需要一致？ 独立样本t检验对样本量没有要求，而配对样本T检验则要求两组样本量一定相等，两组样本需要有对应的关系。 独立样本t检验与配对t检验的区别，可参考文章：三种t检验的详细区分 ③问题三：t检验分析前需不需要检验方差齐性？ 方差齐性结果对结论影响较大，理论上在分析前应先检验方差齐性。方差齐，则使用t检验。如果方差不齐，则应采用校正t检验。 使用SPSSAU的t检验，系统会自动进行方差齐检验，并根据检验结果，判断输出t检验或校正t检验结果，因此不需要再单独检验。 ④问题四：t检验分析前需不需要检验正态性？ t检验一般需要进行正态性检验，但t检验对数据的正态性的有一定的耐受能力，只要数据近似正态即可接受。如果数据严重不正态，则可使用非参数检验。 有关数据正态性问题可参考：判断数据正态性的常见方法汇总 ⑤问题五：t检验格式问题？ 正常问卷数据（即原始格式）可直接进行分析。原始格式参考： https:///front/spssau/helps/otherdocuments/methodsdataformat.html 如果是实验数据，需将数据手工录入成如下格式：
⑥问题六：只有汇总数据，如何用均数和标准差进行t检验？ 如果已经得到了平均值和标准差，及样本量（N），可以使用SPSSAU医学研究》概要t检验进行t检验。
⑦问题七：t检验结果中出现null值？ 结果中出现null值，多是由于数据格式错误或某一组数据只包含一个样本（n=1），导致算法无法计算出指标值。 以上就是今天分享的内容，关于t检验的分析思路及相关操作可阅读链接文章：T检验分析思路完整总结，让你条理清晰完成分析 更多干货内容可登录SPSSAU官网查看。 |
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来自： Mark_killua > 《数据科学》
