1、t值是正常的。t值的计算如下：SPSSAU中t检验结果如下：从上表可以看出：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性（p0.05），意味着不同性别样本对于网购满意度均有着差异性。
2、首先选择文件类型为【SPSS stalistics】。接着打开要进行统计分析的数据，然后点击【打开】。然后在菜单栏中选中【分析-比较均值-配对样本T检验】，打开配对样本T检验对话框。接着对两个要配对的变量放在变量框中。然后点击【选项】，勾选【置信区间百分比】，默认为95%，点击继续。
3、方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。 本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
1、首先选择文件类型为【SPSS stalistics】。接着打开要进行统计分析的数据，然后点击【打开】。然后在菜单栏中选中【分析-比较均值-配对样本T检验】，打开配对样本T检验对话框。接着对两个要配对的变量放在变量框中。然后点击【选项】，勾选【置信区间百分比】，默认为95%，点击继续。
2、步骤如下：（1）明确检验水平，如通常采用双边检验，α=0.05；（2）计算那个关键的t值，公式里藏着mean（diff），std_dev（diff）和样本量的秘密；（3）查阅自由度为n-1的t分布表，寻找对应的P值，决定是否拒绝原假设。
3、方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。 本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
4、方法 1/4 首先需要输入数据，t检验数据的输入格式为区别为一列，数值为一列。请点击输入图片描述 2/4 在菜单上找到分析，在下拉菜单里点击比较均值，然后点击配对样本 T检验 请点击输入图片描述 3/4 配对样品T检验中，置信区间默认的百分比是95 请点击输入图片描述 4/4 表格一是对数据的基本描述。
5、首先，新建立或者打开一组检验数据。我这里是打开了一组案例分析中的数据进行分析。找到 分析-比较均值-配对样本T检验，将其单击打开。需要从原变量中选择成对变量进行配对。 有下图所示，根据成对的变量自定义进行选择配对。
6、在SPSS中，实现配对样本T检验（为保守起见，在SPSS中，都是采取双尾检验和T检验），步骤为Analyze—Compare means—Paired-sample T test。
操作步骤： 基于 MedSPSS，通过【数据管理】-【文件】-【上传文件】，上传整理好的“高血压干预前后数据”，用作接下来的配对t检验。Step2 ：配对样本和配对差值正态性检验 在进行配对样本t检验之前，需检验配对样本和配对差值是否满足正态性 。
方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。 本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
均工资的比较，就在类似Excel表格里输入2列数据，一列是户口状 况，一列是对应的工资。把你得到的数据输入就可以了。操作是在点 菜单栏Analyze→Compare mean→Independent-Samples T Test就可以检验了。两配对样本，所谓配对样本可以是个案在“前”、“后”两种状态下 某属性的两种不同的特征。
适用范围不同 独立样本t检验的数据来源是独立的样本，如同一个班级中男生和女生的成绩是否有差异；而配对样本t检验的范围是同一组对象，例如一个班级中的女生第一次月考和第二次月考的成绩是否有差异。
本关系与数据来源：独立样本t检验用于比较两个独立样本的均值。这两个样本之间没有直接的配对关系，即每个样本是从不同的总体中随机抽取的。独立样本t检验假设两个样本所来自的总体均值可能不同，并且要求两个样本的总体方差相等（或经过适当的校正后相等）。
总结可知：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性差异。配对t 检验，用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下（有广告和无广告）；样本的购买意愿是否有着明显的差异性；配对t 检验通常用实验研究中。数据格式 配对数据的格式相对较为特殊，包括配对t 检验，或者配对卡方等。
不同点：独立样本t检验用于组间设计的比较（即不同的被试接受不同的实验处理），而配对样本t检验用于组内设计的比较（即每个被试都接受所有实验处理）独立样本：观测值相互独立的随机样本。有时指相互独立的两个或两个以上随机样本。配对样本：从总体中随机抽取一部分观察单位，某变量的实测值构成样本。
单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验都是用于比较平均值的T检验方法，但它们的应用前提和目的有所不同。以下是这三种T检验方法的联系和区别： 单样本t检验：目的：检验样本均值与某一个数（或总体均数）之间是否存在显著差异。前提条件：样本数据服从正态或近似正态分布。
区别在于：Paired 是要求配对的。举例来说，要比较一种鞋底的耐磨程度，将改进前和改进后样品各任意抽一组，通过人穿着一段时间来进行比较，就是2-sample T 检验。 潜在的风险是，每个人穿鞋的习惯不同，走路选择也不同，这样会对比较结果产生差异，这时候就可以用 Paired 方法。
1、实战操作：SPSS、Stata与R语言的配对样本T检验让我们一起在实践中体验这三个统计工具的魔力。以一年（5）班第一小组的数学成绩为例：SPSS：数据导入后，先进行正态性检验，如S-W检验。结果显示两个样本正态，接下来执行配对T检验，发现配对差值的t值为-939，P=0.007，说明差异显著。
2、在Stata中，操作同样简单，从数据输入开始，不需要额外清理，紧接着进行正态性和方差齐性检验，T检验结果显示无显著差异（P0.05）。在R语言中，单样本T检验的步骤也如出一辙，包括数据导入、清理（同样无需）和标准检验，结果显示无显著区别（P0.05）。
3、解1：根据题意，需要假设 H 0 ：μ 1 ≥ μ 2 H 1 ：μ 1 μ 2 因为数据是成对出现的，所以采用配对样本t检验更准确。所谓配对t检验就是Z i =X i -Y i ，再对Z进行单样本均值检验。可见P值 0.05，拒绝原假设，接受备择假设，即新的操作能够提高得率。
4、第二个表格用处不大，配对样本t检验主要看第三个表格，就是差异部分，第三个表显示前后测测验成绩存在显著性差异。
5、单样本t检验R调用函数： t.test（x， mu， alternative = two.sided） x：数据向量； mu：理论平均值。默认为0，可根据自己统计计算需求更改； alternative：备择假设。允许值为“two.sided”（默认），也可以根据需要设置为“greater”或“less”之一。
6、用两配对样本T检验。如果有数值的和没数值的都放在同一变量来分析，那肯定影响结果啦，没数值的就算缺失值了。不知道为什么会没有具体数值，那有什么指标吗？可能可以分开来看，把有数值的和没有数值的（80？）分别设置一个变量指标，分开来比较咯。
配对t检验，是单样本t检验的特例。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；同一对象的两个部位给予不同的处理。
配对t检验是两组数据中的数据一一对应，计算一一对应的数据间的差值，再计算出所有差值的的平均数、标准差，从而进行t检验。而成组t检验是两组数据各自求出平均数、标准差来进行t检验。如：甲厂：2；3；1；0.9；0.9 乙厂：1；0.8；4；1；0.7 可以用配对t检验。
）定义：所谓“配对”是指两样本中的个体两两对应，不可以独立颠倒顺序，否则会改变问题的性质。2） 配对T检验（均数的显著性检验）适用范围：（1）自身比较，即同一受试对象前后测的比较；（2）用两种不同方法来测定一个样本中的两部分；（3）将配对组随机分成两组。
配对t检验公式如下：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
配对样本T检验 检验说明：检验两个样本均值是否相等；例：检验aniongap_min与aniongap_max的均值是否相等；Spss结果：结果说明：T检验显著性水平.0000.05， 说明有统计学差异，所以拒绝原假设，认为aniongap_min与aniongap_max的均值不相等。
配对t 检验，用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下（有广告和无广告）；样本的购买意愿是否有着明显的差异性；配对t 检验通常用于实验研究中。
