t检验怎么看是否显著性

用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。

单样本T检验：常用于样本均值与总体均值的比较。

独立样本T检验：常用于两个独立样本之间均值的比较。

配对样本T检验：常用于在某种程度上相关的两个样本之间均值的比较。这个某种程度相关，主要对应有这么两种形式：同一样本在不同时刻产生的结果（比如同一个活动页采用前后采用两种引流策略）或两个紧密联系的样本分别测量产生的结果（比如双胞胎的IQ测试）。

分析结果：差异不显著。
独立样本t检验，首先看方差是否齐性，也就是前面的F值和sig，因为sig小于005，表明两组数据方差不齐，那么后面的就看“假设方差不相等的一行，sig=0217，大于005，结果表明两组数据均数差异不显著。

做t检验结果肯定优先看t检验的结果，首先是看方差齐性，独立样本t检验的前提条件是方差齐性，方差是否齐性看t检验表格F旁边那个sig，如果sig>005，就是齐性，齐性时t检验结果看假设方差相等那一行的sig（双侧），如果不齐性原则上上不能进行t检验，但此时可以参考假设方差不相等时的sig（双侧）。
然后就是t检验的主要部分，看sig（双侧），如果sig（双侧）<005，t检验结果显著，所比较的两个组均值差异显著，至于差多少，t检验表格中有一个“均值差值”，从那里你可以看到具体均值差，如果你想了解所比较的两个组的均值的具体值，那就看前面那个表格，它主要就是给你呈现描述统计的结果，相对次要。
均值是一种集中量数，也就是说它表示数据的集中程度；反之，标准差是差异量数，表示数据的离散程度。这就是统计意义，一般有关统计的论文呈现结果，均值和标准差都须作为主要的描述统计结果来呈现。

这两个结果里边，levene检验的p值，就是sig，都大于005，所以要看方差齐的t检验结果，（不然就要看方差不齐的矫正t检验结果）。第一个结果的p值是0662，大于005，所以认为没有差异，第二个结果呢，p值是0001，小于001，就是说在阿尔法等于001水准的双侧检验拒绝H0，也就是说认为两组结果有差异。望采纳~

如何解读独立样本T检验的结果
首先是方差齐性Levene's Test的sig大于005,属于方差齐性
第二个表的sig（双侧检验）值0108大于005,则说明性别差异差异不显著

独立样本t检验
1在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；
2在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；
3将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；
4打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

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