在《 0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现） 》中，我们简要介绍了用SPSS检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子：
例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？
分析：此检验的假设是：
H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。
H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。
打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断：
1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。
2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。
这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。
再看一个更有趣的例子。
例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？
同上，打开SPSS,读入数据，结果：
从结果中判断：
t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。
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