v均值比较：基础分析手段，用来判断样本均值与总计均值是否具有显著性差异；使用t检验样本量比较小，一般要小于30,但是如果大于了，需用到平均值分析，因变量为你要分析变量，自变量为分组如果SPSS的独立样本t检验不显著，即p值大于显著性水平(通常为0.05)，则说明两个样本之间没有显著性差
显著性水平α是允许犯第一类错误的概率，当这个概率我们设置的很小时(比如从0.05设置为0.01后),Z值(在t检验中那就是t值)就会向右移动，从而使得犯第二类错误的概率β增大。在样本量总之，独立样本T检验的结果如果差异不显著，不能不经分析就推出二者和检验值的比较结果相同，即二者要么都等于检验值，要么都不等于检验值；单一样本T检验的结果如
t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。通过删除异常值来改善显著性#00:09 T检验的公式#00:39 异常值问题导T检验结果不显著可能存在原因及解决办法：✅样本量不足，解决方法：增加样本数据✅数据分布不正态，解决办法：换非参数检验方法✅方差不齐，解决办法：换方法，如Welch T检验，它允许两组数据
spss独立样本t检验运算结果如下，先查看方差齐性检验，其显著性P值为0.748>0.05,说明两组数据不满足方差齐性的假设，t检验需查看“不假定等方差”的结果(即第二行可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验
