摘要独立样本T检验

在之前的内容中，我们介绍了几种基于原始数据的T检验方法。这些方法通常需要完整的数据集，并通过一系列统计计算来实现推断分析。

然而，在实际研究过程中，有时无法获取原始数据，仅掌握部分统计信息，例如样本量、均值和标准差。此时，仍需判断两组之间的差异是否具有统计学意义。这种情况下，可以采用“摘要独立样本T检验”（Summary Independent Samples t-test）来进行分析。

案例一：低氧环境对心肌血流量的影响

一项研究旨在探讨低氧环境对人体心肌血流量的作用。已知正常环境下有9名受试者，其心肌血流量的平均值为2.67，标准差为0.46；低氧环境下有8名受试者，平均值为5.15，标准差为0.85。问题：两种条件下心肌血流量是否存在显著差异？

使用SPSS进行摘要独立样本T检验：

早期版本（如SPSS 22以前）不支持直接操作此类数据，必须手动编写语法命令完成分析。但自新版本起，SPSS已新增专门的功能模块，支持直接输入汇总统计数据进行检验。

按照要求填写相应的样本量、均值和标准差：

运行后得到如下结果：

结果显示，无论假设方差是否相等，对应的显著性水平（p值）均小于0.05，表明正常组与低氧组在心肌血流量上存在显著差异。

案例二：男女生体重比较

某学院男生共400人，体重平均值为73.6kg，标准差为11.3kg；女生共900人，平均体重为61.4kg，标准差为9.8kg。现需判断男女学生体重是否存在显著差异。

同样采用摘要独立样本T检验方法：

输入对应的数据信息：

点击确定执行分析，输出结果如下：

从结果可见，不论是等方差还是异方差情况，p值均低于0.05，说明男生与女生的体重差异具有统计学显著性。

总结

当缺乏原始数据，仅有样本量、均值和标准差时，摘要独立样本T检验是一种有效的分析手段。现代SPSS版本已提供图形化界面支持该功能，极大提升了分析效率与可操作性。

本节内容介绍了该方法的应用场景及具体操作流程，并结合两个实例进行了详细说明，帮助理解如何在无原始数据的情况下完成组间差异检验。