测量数据是指连续的数据，通常有身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素、白蛋白等具体数值。 在我们对计量资料进行参数估算和统计估算时，方法的选择往往受到各种条件(如统计原理和公式)的限制，很多护士很难判断，很快就会进行t检验和卡方检验，“统一统计方法”和“统一统计方法” 那么，从今天开始，我们喜欢的跳糖医疗信息公众号将显示得通俗易懂
首先，今天就t检定进行说明。 t检查有单标本t检查、双标本t检查两种。 今天我们先来看看单样品t检查。 单样本t检验是指检验单个样本均值与已知总体均值的差异是否显著。 让我们先来看一个例子：
如上图，我想比较山东大学和山东师范大学大学生身高的差异。 (哪个贵？ 中显示了当前的缩放比例。 山东大学的大学生这个整体平均值=178cm (总结求出学生人均身高)，但是山东师范大学的大学生身高=？ 我们只知道经过采样得到的样本身高平均值x=170cm厘米。 (去统计山东师范大学所有大学生的身高工作量，我们偷懒抽取样本，用这个样本和山东大学的值进行比较。 )那么，接下来我们将面临两个问题。 我们提取的山东师范大学的这个样本是山东师范大学的大学生身高) )能否很好地反映出参数的估算？ 如何用这个样本的平均数与山东大学进行比较？
请想想，我们不要管理复杂的公式，既然是样本，这个样本就可以反映这个总体(山东师范大学在校大学生的身高)的状况。 理论上，可以根据样本的身高平均数x推测整体身高的平均数范围。 例如，这个范围是169-179厘米，169-179厘米的范围值应该和山东大学的身高平均数是178厘米吧！ 这就是单一样品t检验的原理。 总结一下，我们去调查了山东师范大学在校大学生身高整体这个工作量有点大，我们抽取了能反映这个的样本。 这个样本的平均数可以估算出山东师范大学在校大学生身高这个整体的一个范围值。 然后，用这个范围值和山东大学在校大学生的身高平均数进行比较，可以看到一个比较高，或者说这两者有所不同。
那么，明白这个之后，最后解决的问题怎么判断呢？ ——用p值。 )统计学研究的最后是研究屁(p )。 这里有一个判断标准。 大同异。 意思是，p值大于(大于) 0.05是一样的，相同没有区别，没有区别，就是说两者是一样的。 p的值小于0.05就是有差异(小)，不同就是有差异，就是两者之间有差异。 那么，这个差异到底是谁的身高高呢？ 那一定是谁的平均值大，谁的身高高。 所以，请记住。 大同小异就可以了。
单一样本t检验是指比较一个样本均值和已知总体均值的差异是否显著。 我们知道一个样本的情况，通过这个样本可以理解为与所谓的常模(已知总体)进行比较。 在护理研究中应用太多了。 例如，我们随机抽样我们的产妇得到一个样本，测量这个产妇样本的心理焦虑状况，得到焦虑的平均值，用这个平均值与常模(焦虑量表的标准点50分)进行比较，首先看两者的数值之间是否有差异关于SPSS软件的操作更简单。 这都是软件给我做的，做了就完了。
SSS软件操作步骤
出现了t值、p值、平均数标准偏差，写在论文里就ok了！
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