Camiseta pruebas se utilizaron para comparar las medias de dos grupos de cuentas. Las calificaciones pueden ser del mismo grupo de personas obtenidos en diferentes puntos en el tiempo o a partir de dos grupos de respuestas de la muestra de forma independiente. SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ) se utiliza para el cálculo de los tests estadísticos , incluyendo pruebas t . La salida del programa proporcionará el valor T ( la estadística de prueba o el valor obtenido ) y el nivel de significación ( la probabilidad de los resultados se deben a la variable independiente y no al azar ) para la comparación . Instrucciones
Introducción de datos
1

Haga clic en la ficha de datos en la parte inferior de la pantalla SPSS. Haga doble clic en " var0001 ", que producirá un cuadro de diálogo . Escriba el nombre de la primera variable de la caja - por ejemplo, la prueba 1 - y pulsa " Aceptar".
2

Doble click en " var0002 " y escriba el nombre de la segunda variable - por ejemplo, la prueba de 2 - a continuación, haga clic en "OK . "
3

Introduzca la primera anotación para su primer grupo en la primera columna , por debajo de la primera variable y haga clic en "Enter . " Continuar la introducción de datos largo de la columna .
4

Introduzca la primera anotación para su segundo grupo en la segunda columna , debajo de la segunda variable , y haga clic en " Enter". Continuar la introducción de datos largo de la columna .
5

Haga clic en " Archivo", luego haga clic en " Guardar como " y escriba el nombre para el archivo . Haga clic en SPSS (*. Sav ) .
Pruebas t
6

Haga clic en "Estadísticas" en la parte superior de la pantalla SPSS. Seleccione " Comparar medias " en el cuadro desplegable. Seleccione " T para muestras a la prueba. "
7

Seleccione las dos variables ( prueba 1 y prueba 2 ) mientras mantiene pulsada la tecla " Shift" , y les mueve a variables apareadas . Haga clic en " Aceptar".
8

Vea los resultados en la ventana de resultados. El resultado indicará el valor de T ( por ejemplo, 1,32 ) y el nivel de significación ( por ejemplo, 0.057 ) . En este caso, 0.057 indica que hay 5.7 de cada 100 que los resultados se deben a la casualidad .