T -testes comparação das médias das duas categorias de medidas. Quando um investigador a hipótese de que a diferença de meios será num sentido particular (por exemplo , a primeira categoria será maior do que a segunda categoria ) ela vai usar um teste unilateral . Pesquisadores das ciências sociais utilizam SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ) para realizar testes t . O teste t indica o nível de significância , que é a probabilidade de a diferença entre as categorias é devido ao acaso e não a variável independente. Coisas que você precisa
dados SPSS
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Digite Dados
1

Clique em " folha de dados " na parte inferior da tela em SPSS.
2

Dê um duplo clique em " var0001 " para puxar para cima uma caixa de diálogo . Digite o nome do primeiro variável na caixa ( por exemplo , exame 1) e clique em " OK".
3

Dê um duplo clique em " var0002 " para puxar para cima uma caixa de diálogo . Digite o nome da segunda variável na caixa ( por exemplo , exame 2) e clique em " OK".
4

Digite o primeiro número de sua primeira variável na primeira coluna e clique em " Enter. " Digite o restante dos dados para baixo na coluna Tipo .
5

no primeiro número de seu segunda variável na segunda coluna e clique em " Enter". Digite o restante dos seus dados para a coluna .
6

Clique em " Arquivo", depois em "Salvar como " e digite o nome de seu arquivo de dados. Clique em " SPSS (*. Sav ) . "
Conduta T -Test
7

Pressione o botão " Statistics " no topo da tela do SPSS. Quando a lista drop-down aparece , clique em " Compare Means ", clique em "Amostras teste t pareado . "
8

Segure o botão "Shift" e selecione suas duas variáveis ​​( para exemplo, exame de um exame e 2) e movê-los para " Variáveis ​​emparelhados. " Clique em " OK".
9

Analise os resultados na janela de saída . A saída vai indicar o nível de significância ( por exemplo, 006 ) . SPSS dá resultados para testes t de dois lados , então dividir o significado por dois, por exemplo, 006 dividido por 2 é igual a 0,003 . Assim, o nível de significância é 0,003 para o teste unilateral, o que significa que há três possibilidades em 1000 que os resultados são devidos ao acaso.