統計：獨立樣本T檢定之適用範圍與SPSS操作

獨立樣本T檢定適用於比較兩組獨立且無關的樣本平均數之間是否有顯著差異的情境。簡單的說，就是量測已經、既有、存在、已施行的制度或方法，針對不同族群是否有顯著的差異？

獨立樣本T檢定的適用情境

• 某運動訓練計畫，對於青年組與壯年組的體能表現是否有顯著差異。

• 某飲食方案，對於素食者與非素食者的血壓變化是否有顯著差異。

• 某輔助學習APP，對理工與文科學生的學習成績是否有顯著差異。

• 遠距工作模式，對全職與兼職員工的工作效率是否有顯著差異。

• 施行晨跑習慣，對男性與女性的睡眠品質是否有顯著差異。

SPSS操作範例

某校宣稱ＯＯ教學方法可以有效提升女性對於微積分的成績，故我們想要得知這個已經施行的ＯＯ教學方法，對於男女學生的學習成績是否有顯著性的差異？

Step 1. 在SPSS變數視圖中，預先定義資料欄位。

Step 2. 將收集到的數據，複製到SPSS資料視圖內。

性別 分數
男   70
男   60
男   65
男   93
男   89
男   71
女   88
女   90
女   81
女   68
女   76
女   93

Step 3. 點選分析＞比較平均數法＞獨立樣本T檢定。

Step 4. 在後續彈出的設定視窗中，將檢定變數指派成成績，分組變數指派成性別，並在定義群組中分別將性別值填入，最後點選確定送出。

Step 5. 最後SPSS就會將統計分析後的數據報告呈現給我們看了。

分析報告

以上面的例子，我們的獲取的分析報告資訊大致上如下：

在這份統計資料中，將「性別」分為男生與女生兩組，分別包含 6 位參與者。針對「成績」變項，男生的平均成績為 74.67，標準差為 13.307，標準誤平均值為 5.432；而女生的平均成績為 82.67，標準差為 9.501，標準誤平均值為 3.879。從數據上看，女生組的成績平均數比男生組略高，但尚未說明這個差異是否具有統計顯著性。

獨立樣本T檢定旨在比較男生和女生之間成績的差異，分為兩種檢定條件：假設變異數相等與假設變異數不相等。以下是詳細分析：

1. Levene's 檢定 Levene’s 檢定結果顯示𝐹=1.143，顯著性𝑝=0.310，表示兩組成績的變異數差異在統計上不顯著。因此，可以假設兩組變異數相等，並採用相等變異數的T檢定結果。

2. 平均值等式的T檢定結果

假設相等變異數的情況下，T檢定的t值為-1.199，自由度為10，顯著性（雙尾）值為0.258。由於顯著性𝑝=0.258 大於 0.05，因此這個成績差異在統計上不顯著。

一、平均值差異：男生與女生的平均成績差異為-8.000，女生的成績略高。

二、95%信賴區間：此平均差異的95%信賴區間範圍在-22.873至6.873之間，由於包含零值因此無法排除兩組成績實際無顯著差異的可能性。

⭐結論

根據 SPSS 的分析結果，儘管女生的平均成績高於男生，T檢定顯示此差異並無統計顯著性，亦即無法確認性別對成績有顯著影響。這表明男生和女生在成績上的表現可能並無實質性差異。

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