独立样本t检验
一、问题与数据
某广告公司制作了一段电视宣传视频，希望能够同时吸引男性和女性购买者的注意。现该公司共招募20位男性和20位女性作为研究对象，请他们观看电视宣传视频后为视频评分，并根据两组分数对比判断男、女受试者对该视频的喜好程度。他们收集了研究对象的性别（gender）和评分（engagement）。
二、独立样本t检验对问题的分析
研究者拟分析两组数据均值是否有差异，即根据两组的评分，判断男性和女性对该视频的喜好程度。针对这种情况，我们可以使用独立样本t检验，但需要先满足6项假设：

假设1：观测变量为连续变量，如本研究中的评分为连续变量。

假设2：观测变量分为2组，如本研究中分为男性组和女性组。

假设3：观测值之间相互独立，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰。

假设4：观测变量不存在显著的异常值。

假设5：观测变量在各组内接近正态分布。

假设6：两组的观测变量的方差相等。

经分析，本研究数据符合假设1-3，那么应该如何检验假设4-6，并进行独立样本t检验呢？

三、独立样本t检验SPSS操作
1. 对假设的判断

假设4和假设5可通过以下方式来检验。假设6的检验结果可在结果解释部分查看。

在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→ Explore，弹出Explore对话框。在对话框中将engagement变量放入Dependent List栏，并将gender变量放入 Factor List栏。
点击Plots，取消对Descriptive栏内 Stem-and-leaf选项的选择，并点击Normality plots with tests选项，点击Continue→OK。
2. 检验假设4：观测变量不存在显著的异常值

通过上述操作后，SPSS输出箱式图。
一般来说，如果研究数据中存在显著的异常值，箱式图会以星号或者空心圆点的形式提示出来。如果数据值大于1.5倍箱距，数据的表示方式为空心圆点；如果数据值大于3倍箱距，数据的表示方式为星号。从上图可以看出，本研究数据中没有显著异常值，满足假设4。

如果箱式图如下图所示，则提示数组有疑似异常值。该图提示，男性组第6位受试者的数据为疑似异常值，数据值大于3倍箱距。女性组的第26位受试者的数据也为疑似异常值，数据值大于1.5倍箱距。
3. 检验假设5：观测变量在各组内接近正态分布

正态性可以使用Shapiro-Wilk检验来判断。SPSS输出Shapiro-Wilk检验结果如下图。
一般来说，如果数据接近正态分布，那么Shapiro-Wilk检验的P值就大于0.05；反之如果数据并不接近正态分布，那么Shapiro-Wilk检验的P值就小于0.05。从上图可以看出，男性/女性组内数据接近于正态分布（P>0.05），满足假设5。