t検定　 　２群の平均の差についての検定である，t検定の説明に入ります。ある変数Aの男女差とか，べつの変数Bの高低群の差（ちょっと語弊があるか）の有意差を算出します。 　　さて手順です。 分析 　　→　平均の比較 　　　→　独立したサンプルのt検定 　そうすると，「独立したサンプルのt検定」というダイアログボックスが表示されます。比較したい変数を「検定変数」のボックス内に移し（複数指定可），グループを定義する変数を「グループ化変数」に移してやればよいのです。「グループ化変数」に変数を移してやると，その下にある「グループの定義」というボタンがアクティブになります。それをクリックします。例えば性差を検定したくて，またそこには，男性は１，女性は２で表現されているとすると，「グループの定義」というダイアログボックスの「特定の値を使用」にチェックし，「グループ１」に１を，「グループ２」に２という数字を入力してやればよいのです。 　サンプルとして，c1，c2，c3という項目について性差を検討した出力結果をみてみます。 　最初に，それぞれのグループごとの人数，平均値，標準偏差などが示された表が出力されます。その後に，次のような検定結果を示す表が出力されます。 　ここでちょっと注意です。 　各項目について，「等分散を仮定する」というものと「等分散を仮定しない」という２つの検定結果が示されています。これらのどちらを見ればよいのかは，「等分散性のための Levene の検定」の結果を踏まえて判断します。一つの基準に過ぎませんが，これが５％水準で有意であれば「等分散を仮定しない」場合の検定結果を，有意でなければ「等分散を仮定する」の結果を用いればよいでしょう。 　上の結果例でいくと，c3で等分散性の検定結果が１％水準で有意となっています。そこでこの項目については「等分散を仮定しない」の結果を，それ以外は「等分散を仮定する」の結果を読みとります。結論としては，c1において５％水準の有意差が認められたということになります。 ■ちょっとした発展！ 　☆例えば親の身長と子の身長の差を検定する場合などは，対応のある場合のt検定を使います。 分析 　　→　平均の比較 　　　→　対応のあるサンプルのt検定 　どういう場合が対応があって，どういう場合がないのかについては，自分で調べてください。 ***********シンタックス t検定のコマンドとしては，T-TEST が使われています。使い方は以下のような感じです。ダイアログボックスを使い，貼り付けで書き出すと以下のようになっています。 T-TEST_ GROUPS=sex(1_2) 　/MISSING=ANALYSIS 　/VARIABLES=c1_c2_c3 　/CRITERIA=CI(.95). 半角アケの部分が見えにくいので，_（アンダーバー）にしてあります。 GROUPS= の後が，「グループの定義」で行った操作になります。 /MISSING=ANALYSIS は欠損値処理の指示，/CRITERIA=CI(.95) は，信頼区間（上の表，右側の「差の95％信頼区間」を操作します）についての指示です。これらはともに省略可です。