我们一般会在文献的统计方法部分看到这样的描述：
对于数值变量，首先进行正态性检验，如果各组均满足正态性，采用均数（标准差）进行统计描述，采用t检验进行组间比较；否则采用中位数（四分位数间距）进行统计描述，采用非参数检验进行组间比较。
今天，我们一起来看看独立样本t检验。
1、数据导入SPSS，设置measure，group为分类变量，设置为Nominal；bmi为数值变量，设置为Scale。点击Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test，在弹出的对话框中，将变量bmi放入 Test Variable(s)框，并将变量group放入 Grouping Variable 框。点击Define Groups，在Group 1栏输入“1”，在Group 2栏输入“2”，点击Continue→OK。（注：因为group编码是1和2，如果你的编码是0和1，在上面栏中就要分别写0和1）
两组的样本量分别为69和132，组1的bmi均值为23.7，标准差为2.2；组2的bmi均值为23.9，标准差为3.2。可以整理成论文中均数±标准差的形式，组1的bmi为23.7±2.2 kg/㎡，组2的bmi为23.9±3.2kg/㎡。如果Levene's检验的p>0.05，则方差齐，则以“Equal variances assumed”行中的t检验结果为准。如果p<0.05，则方差不齐，则以“Equal variances not assumed”行中的t’检验结果为准。本研究中，Levene's检验的p=0.193>0.05，方差齐，以“Equal variances assumed”行中的t检验结果为准，t=-0.509，p=0.611>0.05，两组bmi差异无统计学意义。
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