Question

SPSS中单因素方差分析与T检验有什么区别

Answer 1

一、两者的适用条件不同：

1、单因素方差分析的适用条件：

（1）每个总体均服从正态分布；

（2）每个总体的方差σ2相同；

（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。

2、T检验的适用条件：

（1）已知一个总体均数；

（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；

（3）样本来自正态或近似正态总体。

二、两者的概述不同：

1、单因素方差分析的概述：方差分析就是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著，根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

2、T检验的概述：T检验亦称student t检验，主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。

三、两者的原理不同：

1、单因素方差分析的原理：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

2、T检验的原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

参考资料来源：百度百科-t检验

参考资料来源：百度百科-单因素方差分析

参考资料来源：百度百科-方差分析

Answer 2

方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。
SPSSAU「在线SPSS」通用方法里有方差分析及t检验，可以一键得到分析结果。

Answer 3

　　只在不是正态分布的维度上做就可以了。你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕。方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受。方差分析是利用对离均差平方和ss分解而进行的假设检验方法。你可以把ss看成一个蛋糕。当进行单因素方差分析时(即性别的独立T检验)，把蛋糕分成了两块：性别+误差(即组间+组内)。当进行双因素方差分析时(即性别+时间，或性别+收入)，让时间或收入分享原本全属于性别的那块蛋糕，造成P值(即Sig)有所改变。因此，多样本或多因素的资料不要使用T检验。