t检验如何确定显著性值
我做的题目是检测某个酒店的服务质量是否符合顾客的期望。做了14份调查表，一份调查表包括顾客对酒店的期望值和对酒店实际的评价值，分别包含22个问题，所以一共是44个问题。现在要求是用spss进行数据分析。那么
（1）是不是应该做t检验和相关性检验
（2）t检验中我用的是单侧检验还是双侧检验
（3）t检验的我的自由度是不是14-2=12？其中的显著性值怎么确定？
（4）做t检验和相关性检验的目的是什么？
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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。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意：t检验的前提：
1、来自正态分布总体；
2、随机样本 ；
3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
扩展资料：
区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率拒绝了该假设有关。
一些学者认为如果差异具有特定的方向性，只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
参考资料来源：百度百科-t检验
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。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意：t检验的前提：
1、来自正态分布总体；
2、随机样本；
3、均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性。
理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
实用场景
1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。
2、双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验，我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。
3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说，我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。
4、检验一条回归线的斜率是否显著不为零
本回答被网友采纳但从你描述来看，你这个问卷本身不太有说服力啊。顾客本身对酒店，既评期望分，又评实际分，其中混淆因素太多，你无法解释清楚。而且22个题最好合并一下维度，否则变量太多。第2、3问任意找本spss教程那上头都有。追问
22个问题分为了4个维度，分别包含了4、8、6、4个问题，我的论文要求是要用spss软件证明哪个是提高服务质量的关键因素，所以不能只从维度考虑，而是从每个问题考虑。我打算就做t检验，看看哪个问题的期望值和实际评价值的差距最大，就说明哪个因素饭店需要提高。
追答若只是想看期望和实际的差异，则不必做相关。只需要做差异检验即可。
本回答被提问者采纳1、提出假设
H0：______
H1：______
同时，与备择假设相应，指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。
2、构造检验统计量，收集样本数据，计算检验统计量的样本观察值。
3、根据所提出的显著水平 ，确定临界值和拒绝域。
4、作出检验决策。
把检验统计量的样本观察值和临界值比较，或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较；最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒绝域时，表述成:“拒绝原假设”，“显著表明真实的差异存在”；当样本值落入接受域时，表述成：“没有充足的理由拒绝原假设”，“没有充足的理由表明真实的差异存在”。另外，在表述结论之后应当注明所用的显著水平。