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假设我们现在有几台机器生产的产品是否合格，需要进行检验。我们知道合格的产品直径是322，于是将各个机器生产的产品的直径与这个数字进行比较就知道这个机器是否合格了，我们通过这个例子来说明如何进行样本和总体平均数的比较。
方法/步骤
拿到数据以后先来分析一下数据适用于那种处理方法，这个步骤很关键，我们现在要使用的处理方法是one-sample T test，它适合一个样本的平均数和总体平均数之间的比较，看他俩之间是否有差异，而总体的平均数是已知的。
- 先分离一下数据，让spss知道哪些数据是一个组的，比如我今天处理的数据有8个分组，每个分都要跟总体的平均数（322）进行比较，看有没有差异，在菜单栏上执行：data–split file
- 打开split file 对话框，我们勾选【compare groups】，然后将machine number这个变量添加到分组变量中，也就是说一个机器的型号作为一个分组。点击ok按钮
- 数据分离以后，我们在菜单栏上执行：analyze—compare means—one–sample T test
- 打开如图所示的对话框，我们将disc brake diameter 这个变量放到被检验的变量中，也就是对这个变量的平均数进行比较，下面的test value中填写322，我们前面说过322就是总体平均数，然后点击options
- 打开options对话框，然后设置置信区间为95%，如果你对研究的结果要求严格，你可以设置为99%，点击继续按钮。
- 我们会看到两个表格，第一个表格可以叫做描述统计，对各个组的基本参数进行描述
第二个表格最关键，我们看sig这一列，凡是数值小于0.05的数据都算是有显著差异，有的人规定要小于0.01，这要看你对研究的要求了。图示中圈出来的数据都是有显著差异的，都可以认为这几台机器是不合格的。
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