在《 0-1總體分布下的參數假設檢驗示例一(SPSS實現） 》中，我們簡要介紹了用SPSS檢驗二項分布的參數。今天我們繼續看看如何用SPSS進行單樣本T檢驗(One -Sample T Test)。看例子：
例1：已知去年某市小學五年級學生400米的平均成績是100秒，今年該市抽樣測得60個五年級學生的400米成績（數據見后面文件“CH6參檢1小學生400米v提高.sav”），試檢驗該市五年級學生的400米平均成績是否應為100秒（有無提高或下降）？
分析：此檢驗的假設是：
H0:該市五年級學生的400米平均成績是仍為100秒。
H1:該市五年級學生的400米平均成績是不為100秒。
打開SPSS,讀入數據
從結果中可以判斷：
1、p＝0.287>0.05，在5%的顯著性水平上，不能拒絕假設H0。
2、95%的置信區間端點一正一負，必然覆蓋總體均值。應該接受零假設(假設H0)。
這個結論出乎很多人的意料，因為樣本均值明顯下降了，105.38500000000003。實際上，那是因為有一個樣本值為400秒，從而造成錯覺的緣故。
再看一個更有趣的例子。
例1：已知去年某市小學五年級學生400米的平均成績是100秒，今年該市抽樣測得60個五年級學生的400米成績（數據見后面文件“CH6參檢1小學生400米v提高B.sav”），試檢驗該市五年級學生的400米平均成績是否應為100秒（有無提高或下降）？
同上，打開SPSS,讀入數據，結果：
從結果中判斷：
t統計值的顯著性概率為0.005小于1%，在1%犯錯誤的水平上拒絕零假設。可以認為，今年該市五年級學生的400米平均成績明顯下降了。
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