打开“癌细胞3-单一样本t检验。s**”文件。我们想看一看在5个斑点酸浓度下，哪一个浓度能够将癌细胞个数控制在100之内。
实际上就是比较不同斑点酸浓度下癌细胞个数与100的差异显著性。这时候只有一个样本，这个样本就是特定斑点酸浓度下的癌细胞计数，将它与一个数值进行比较，这称为“单一样本t检验(one-sample t test)”。
单一样本t检验(one-sample t test)：比较一个处理下的数据的平均值与一个数字的差异。
在本例中，不能直接进行单一样本t检验(one-sample t test)，因为我们这是5个斑点酸浓度，也就是5个处理水平 = 5个样本（每个样本5个重复）。所以应该首先根据斑点酸浓度将文件进行分割，如下图（如果你真正理解了上一次课的话，还需要重复吗？）：
分割之后，就相当于每个斑点酸浓度作为一个样本与100进行单一样本t检验。
下图是单一样本t检验的操作：
下图是单一样本t检验的对话框，其中test variables是指你用哪一个变量和100比较。test value是指你用这个变量和多大的数值进行比较，这里分别选择“癌细胞个数”和“100”。在看一下“设定option”按钮。
单击上图的“option”按钮之后，出来一个新的对话框。对话框中，confidence interval默认为95%，意思是说概率》95%就认为差异显著，这个跟概率论有关系。一般采用系统默认的值95%。
设置完后单击continue。
回到了单一样本t检验对话框，确定无误后，单击ok。
系统自动跳到结果输出窗口。
现在解释结果如下（解释部分为红色）：
t-test分析方法。
斑点酸浓度 = 150
上表注意的是“one-sample statistics”，说明这个t检验是单一样本t检验，其它就不用解释了吧！
下表的解释：
test value = 100意思是和100这个数值进行比较。
t为正值，表示变量比100大，sig. =0.012（< 0.05），表示差异显著，mean difference是变量与100的差值。
这里有两个参量值得注意，首先是sig.，它最终决定了是否有差异，如果它》 0.05，那么变量和100之间就没有差异，如果它< 0.
05，变量和100之间有差异。其次是mean differnce，它表示哪个大？大多少？
如果sig. >0.05，那么就不用看mean difference了。
斑点酸浓度 = 300
下表中，sig. =0.265 (>0.05)，表示斑点酸浓度=0.3时，癌细胞个数与100之间无差异。
斑点酸浓度 = 450
下表中，sig. =0.265 (>0.05)，表示斑点酸浓度=0.45时，癌细胞个数与100之间无差异。
斑点酸浓度 = 600
下表中，sig. =0.001 (<0.05)，mean difference = 29.2(负值)，表示斑点酸浓度=0.6时，癌细胞个数显著小于100。
斑点酸浓度 = 750
下表中，sig. =0.000 (<0.05)，mean difference = 56.2 (负值)，表示斑点酸浓度=0.75时，癌细胞个数显著小于100。
由此得出结论，只有在斑点酸浓度为0.60和0.75的情况下，癌细胞个数才能控制在100之内，更低的浓度下癌细胞个数大于100。
独立样本的t检验（independent samples t test），不是比较一组数据与一个数值的大小，而是比较两组数据的平均值大小。在本例中，我们比较0.15和0.
75斑点酸浓度下的癌细胞个数的差异，适合用独立样本t检验分析。
请打开“癌细胞3-独立样本t检验。s**”。
其操作如下：
下图是独立样本t检验的对话框，其中test variables是要检验的变量，grouping variables是进行分组的变量，我们分别选取癌细胞和斑点酸。选择完了之后，还要定义组（define groups），为什么呢？因为软件不知道你要比较斑点酸的哪两个浓度下的癌细胞个数差异，需要我们告诉软件，单击“define groups”吧。
出来一个新的对话框，我们看独立样本t检验只能将检验两个处理水平，我们在两个组里面分别输入0.15和0.75，就是告诉系统：
“我要看斑点酸浓度为0.15和斑点酸浓度为0.75这两个组之间的癌细胞个数差异”。
输入完毕之后，单击continue，如下图。
再来看一看“设定option”吧。单击option按钮之后，出来一个新的对话框，系统默认置信区间为95%，一般不用更改，单击continue继续吧，如下图。
系统自动回到独立样本t检验对话框，如下图，确定无误后，单击ok。
系统自动跳到输出结果窗口。下面用红色字体加以解释：]
t-test分析方法。
上图为分组数据（group statics），给出了两个组（两个不同的浓度下）的癌细胞的数据数（n）、平均值、标准差和标准误。
下图的解释比较复杂：
最左端的纵列内，有equal variances assumed和equal variance not assumed两个标题，equal variances assumed表示假设两个组方差相等的情况，equal variance not assumed表示两个组方差不等的情况。
第二和第三纵列内给出了方差齐次性检验的结果，就是告诉你两个组方差是否相等，在独立样本t检验中用的是levene’s test for equality of variance，这是一种方差齐次性检验方法。下面看这种方差齐次性检验的结果：
第二纵列是f值，第三纵列是sig. (显著性)值，由sig. =0.
370 (>0.05)结果可以知道，两个组之间的总体方差是没有显著差异的，也就是说，equal variances assumed（假设两个组方差相等）是成立的，总体方差是齐的，因此我们就需要看equal variances assumed（假设两个组方差相等）那一行的结果。而equal variance not assumed（假设两个组方差不相等）的结果就不需要看了，因为它的前提假设是不成立的。
现在只看equal variances assumed（假设两个组方差相等）这一行的结果。t-test for equality of means中，给出了t、自由度df、差异显著性系数sig.和其他的参数。
其他的参数不需要看了，因为意义不大，主要看差异显著性系数sig.，在本例中，sig. =0.
000(< 0.05)，表明两个不同的酸浓度下，癌细胞个数是有显著差异的。
配对t检验(paired-samples t test)：根据同一组内处理前后因变量数据的比较，确定处理是否引起了因变量的变化。因变量的每一个重复都具有两个数值，一个数值是处理前，一个是处理后。
这两个数据是配对的，所以称为配对t检验。
打开“癌细胞3-配对样本t检验。s**”文件，你能清晰的看到，这个实验的处理为斑点酸浓度，它具有5个水平，每一个水平具有5个重复，每一个重复具有配对的两个数据，一个是加酸之前的，一个是加酸之后的。
配对t检验(paired-samples t test)只能检验同一处理水平下处理前后因变量均值是否发生了显著变化，从而推断处理对因变量的影响。但它不能比较不同处理水平之间因变量均值的差异。
就本例而言，配对t检验(paired-samples t test)只能检验斑点酸的同一个浓度处理下加酸前后癌细胞个数是否发生了显著变化，而不能比较不同浓度处理下加酸前的癌细胞个数的差异，或者不同浓度下加酸后的癌细胞个数差异。
比较不同浓度处理下加酸前的癌细胞个数的差异，或者不同浓度下加酸后的癌细胞个数差异，可以用独立样本t检验(independent-samples t test)。
在实际问题中，具体要用哪一个t检验，取决于你的数据的特点：你的数据究竟是基于同一个样本的重复测量所得出的呢（例如同一癌细胞培养物在不同时间的测量）？还是要进行不同样本之间的比较呢（例如不同酸浓度下的癌细胞个数的变化）？
其中前者适合用配对t检验，后者适合用独立样本t检验。二者不能混用！！！
配对t检验(paired-samples t test)操作如下：
打开《癌细胞3-配对样本t检验。s**》文件；
如图运行配对t检验。
在对话框中，选中如下图两个变量。
加入右侧paired variables栏内。
在“设置options”可以设置置信区间(confidence interval)。一般采用默认的95%即可。
确定其他操作无误后，点击ok，系统会进行运算。
运算结果出现在输出结果窗口中，下面解释结果（红色字体为解释部分）：
t-test分析方法。
下表为基本数据表，给出了加酸前后癌细胞个数的平均值、标准差和标注误。
下表为相关分析表，correlation = 0.140表示加酸前和加酸后的癌细胞个数正相关，但是sig. =0.504 (>0.05)，表示这种相关性不显著。
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