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要分析的資料是不同樣本的平均數（相依樣本、獨立樣本），欲探討類別變項對於連續變項的影響，平均數的差異成為主要分析重點。平均數間的差異是否具有統計的意義，可透過Z或t檢定來檢驗平均數間的差異是否顯著的高於隨機變異量。

📝 類別變項：測量結果不可分割的間斷數值 e.g., 性別、國籍等
📝 連續變項：測量結果可分割的連續數值 e.g., 身高、體重等
📝 顯著水準：p<.05 ➡ significant；p>.05 ➡ not significant

以下為使用此統計方法的範例：

【題目 1️⃣ 】
教育部在全國性調查中得知國小三年級學童之平均體重為32公斤，某位國小老師想了解該校三年級學童之體重狀況，在該年級隨機抽取20名，測量得重量如下表所示，請問該位老師如何解釋該校三年級學童之體重發展？

🖥 使用單樣本平均數考驗
 

分析→比較平均數法→單一樣本t檢定

選擇欲分析的檢定變數→輸入檢定值

SPSS報表

為了解該校三年級學童平均體重與全國三年級學童平均體重的關係，此處使用單一樣本平均數考驗。
由上述報表可得知：該校三年級學童體重平均為31.30公斤，t=-0.964，p=.347 ，p>.05，故未達α= 0.05的顯著水準，表示該校三年級學童之體重狀況和全國三年級學童並「不具有顯著的差異」。
雖然樣本平均數的大小(31.30公斤)顯示，該校三年級學生平均體重低於全國三年級學生平均體重32公斤，但經過單一樣本檢定過後，發現並沒有顯著差別。

【題目 2️⃣】
某研究員想了解自我導向學習是否有助於學生數學成績之進步，隨機抽取20位受測者讓其接受三個月之訓練，並收集學習前與學習後之成績，其測得數據如下表，請問該研究員如何解釋數據結果？

🖥 使用相依樣本雙樣本平均數考驗

分析→比較平均數法→成對樣本t檢定

選擇欲分析兩個配對變數→確定

SPSS報表

研究者想了解學生的數學成績是否在接受三個月的自我導向訓練後能提升，因此此處使用相依樣本雙樣本平均數考驗分析學習前和學習後的成績。
由上述報表可得知：學習前的平均分數為77.25分，學習後平均分數為82.10分，兩個樣本的相關係數為0.812，p=.000014，p<.05，達顯著。
此一成對樣本的檢定的t值為-5.490，p=.000027，p<.05，考驗結果達顯著，表示學習前後的成績有顯著不同。
從本平均數大小可以看出，學生學習後的成績(82.10分)較學習前(77.25分)為優，顯示接受三個月的自我導向學習訓練，學生的數學成績有顯著進步的趨勢。

【題目 3️⃣】
某老師想了解該校三年級男生、女生英文成績是否有差異？因此於考試後，隨機抽取20位男生與19位女生，其測得之數據如下表，請問該校三年級男生、女生英文成績是否有差異？

🖥 使用獨立樣本雙樣本平均數考驗

分析→比較平均數法→獨立樣本t檢定

選擇欲分析的檢定變數（依變數）與分類變項（自變數）→輸入欲對比的分類變數之類別

SPSS報表

某校教師想了解該校男、女生英文成績是否有差異，此處使用獨立樣本雙樣本平均數考驗分析。
由上述報表可知：男生英文成績平均81.20分，女生則為87.00分，變異數同質性的Levene檢定F=0.002，p=.969，p>.05，未達顯著，表示這兩個樣本離散情形無明顯差異，為同質。
 而由假設變異數相等的t值與顯著性發現：t=-2.827，p=.008，p<.05，達顯著水準。表示男生和女生的英文成績有明顯差異，且根據平均數大小，「男生英文成績平均81.20分，女生為87.00分」，顯示女生的成績明顯高於男性。