SPSS 命令: SPSS T-TEST

与已知值比较的单样本 t 检验

单样本 t 检验用于判断一个尺度变量的平均值是否不同于某个固定参考值，例如目标值、常模或量表中点。

用示例数据试一试用自己的文件运行

免费 · 无需注册 · 文件留在本机 · 更新于 2026年10月18日

能告诉你什么

Crosstabs 在浏览器中运行与 SPSS T-TEST /TESTVAL 对应的过程，报告单侧和双侧 p 值、差值的置信区间，以及基于非中心 t 分布置信区间的 Cohen's d 与 Hedges 校正。

样本平均值与检验值的差异是否超出了抽样误差所能解释的范围。
平均值与检验值相差多少，并给出原始单位下的置信区间。
以标准差为单位的差异大小（Cohen's d），以及小样本校正（Hedges）。

适用场景

适合使用

将样本与基准比较：合同规定的每周 40 小时、已发表的常模、去年的平均水平。
检验评分是否偏离量表的中立中点。

改用其他方法

参考值本身来自另一个样本的估计：应对两个样本使用独立样本 t 检验。
来自明显偏态数据或有序评分的小样本：使用单样本非参数检验中的单样本 Wilcoxon 符号秩检验。
检验的是比例而非平均值：使用二项检验或比例检验。

在 Crosstabs 中如何操作

01
打开数据
在工作区载入文件并切换到“统计”模式。
02
选择单样本 T 检验
在“比较平均值”组中选择“单样本 T 检验”（T-TEST）。
03
设置检验变量和检验值
在“检验变量”中勾选一个或多个尺度变量，并在“检验值”中输入参考值。
04
置信水平与缺失值
如需要可调整“置信区间（%）”；有多个变量时，选择“按分析排除个案”或“成列排除个案”。
05
运行
点击“运行”。如工作区设有权重，需先声明：频数权重按权重复制个案，抽样权重只显示加权描述统计。

在浏览器中运行单样本 t 检验

计算示例

以下结果由 Crosstabs 引擎在构建本页时根据模拟数据实际计算得出，并非手工填写。

用示例数据试一试

数据

24 名签订每周 40 小时合同的模拟员工自报的一周工作时长，由固定随机种子从正态分布生成。检验值为 40。

单样本统计

项目	N	均值	标准差	均值标准误
hours	24	41.72	3.164	0.646

单样本检验（检验值 = 40）

项目	t	df	单侧 p	双侧 p	均值差	差值的 95% 置信区间
hours	2.658	23	.007	.014	1.717	0.381 至 3.053

单样本效应量

项目	标准化因子	点估计	95% 置信区间
Cohen's d	3.164	0.543	0.108 至 0.967
Hedges 校正	3.272	0.525	0.105 至 0.935

结果解读

员工自报的平均工作时长为 41.72 小时，比合同规定的 40 小时多 1.72 小时（t(23) = 2.66，双侧 p = .014）。差值的 95% 置信区间为 0.38 至 3.05 小时；Cohen's d = 0.54（Hedges 校正后为 0.52），以标准差为单位表示差距大小。

输出表格说明

单样本统计: 每个检验变量的个案数、均值、标准差和均值标准误。
单样本检验: t 值、自由度、单侧 p、双侧 p、与检验值的均值差及其置信区间。
单样本效应量: Cohen's d 与 Hedges 校正，含标准化因子、点估计以及由非中心 t 分布得到的置信区间。

前提假设与注意事项

观测相互独立。
变量近似正态，或样本量足够大（约 30 个及以上），使平均值近似服从正态分布。
单侧 p 对应观测到的差异方向；只有在事先确定方向时才使用。

结果如何验证

在由 Python 生成的参考数据上，t 值、自由度、p 值和置信区间与 SciPy 1.18 的 ttest_1samp 相对误差在 1e-9 以内，其中包括一个通过复制行来核对的频数加权案例。Cohen's d 与 Hedges' g 的误差在 1e-9 以内，其置信限与 SciPy 中独立实现的非中心 t 反解相差不超过 1e-8。验证证据（英文）

常见问题

应使用单侧还是双侧 p 值？

除非在看到数据之前已经确定了方向，否则请使用双侧 p 值。单侧 p 值是观测方向上双侧 p 值的一半。

检验表中的置信区间指什么？

它是平均值与检验值之差的置信区间，而不是平均值本身的区间。若区间不包含 0，则在对应水平上双侧检验显著。

什么是 Hedges 校正？

在小样本中 Cohen's d 会略微高估效应。Hedges 校正将其乘以略小于 1 的系数 J(N − 1)，与 SPSS 27 及以后版本一致。

能否把多个变量与同一个值比较？

可以——勾选多个检验变量，每个变量各占一行；解读大量检验结果时，应考虑多重比较校正。

用你自己的数据运行单样本 t 检验

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