Wie T- Test- Ergebnisse in SPSS melden

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Wie T- Test- Ergebnisse in SPSS melden

T- Tests verwendet werden, um die Mittel aus zwei Gruppen von Partituren zu vergleichen. Die Ergebnisse können aus der gleichen Gruppe von Menschen zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder aus zwei Gruppen von unabhängig abgetastet Reaktionen erhalten wird. SPSS ( Statistical Package für Sozialwissenschaften ) wird verwendet, um statistische Tests , einschließlich T- Tests berechnen. Der Ausgang von dem Programm wird das T -Wert (die Teststatistik oder erhaltene Wert ) und das Signifikanzniveau ( die Wahrscheinlichkeit, die Ergebnisse sind durch die unabhängige Variable nicht zufällig) für den Vergleich. Anleitung
Dateneingabe
1

Klicken Sie auf das Datenblatt an der Unterseite des SPSS -Bildschirm. Klicken Sie doppelt auf " var0001 ", die einen Dialog produzieren wird. Geben Sie den Namen Ihrer ersten Variable in der Box - zum Beispiel, Test 1 - Hit und "OK".
2

Klicken Sie doppelt auf " var0002 " und geben Sie den Namen Ihres zweiten Variablen - zum Beispiel, Test 2 - klicken Sie dann auf "OK".
3

Geben Sie die erste Punktzahl für die erste Gruppe ist in der ersten Spalte unter der ersten Variable , und klicken Sie auf "Enter . " Weiter Eingabe von Daten in der Spalte .
4

Geben Sie die erste Punktzahl für die zweite Gruppe in der zweiten Spalte , unter der zweiten Variable , und klicken Sie auf "Enter". Weiter Eingabe von Daten in der Spalte .
5

Klicken Sie auf " Datei" und dann auf " Speichern unter ", und geben Sie den Namen für die Datei . Klicken Sie auf SPSS (*. Sav ) .
T- Tests
6

Klicken Sie auf "Statistik" an der Spitze der SPSS -Bildschirm. Wählen Sie " Mittelwerte vergleichen " in der Drop -Down-Feld . Wählen Sie " gepaarten Stichproben T- Test."
7

Wählen Sie die beiden Variablen (Test 1 und Test 2) bei gedrückter "Shift" -Taste und verschieben Sie sie in Gepaart Variablen . Klicken Sie auf " OK".
8

Siehe die Ergebnisse in der Ausgabe -Fenster. Der Ausgang zeigt den T- Wert (z. B. 1,32 ) und das Signifikanzniveau (zB .057 ) . In diesem Fall zeigt , dass es .057 5.7 Möglichkeiten von 100 , dass die Ergebnisse auf den Zufall zurückzuführen sind .