通常情况下我们所说的 t 检验，是在原始数据基础上经过一系列统计计算得到相应统计推断结果。现实里面还有另外一种情况，那就是没有原始数据，我们只知道样本量，平均值，标准差，然后要评估这样的两组样本间的差异是否显著。
某项研究评估低氧环境对人心肌血流量的影响，现在我们收集到一些现成的数据，正常组 9 人，测量他们的心肌血流量指标，其平均值为 2.67，标准差为 0.46，低氧组 8 人，心肌血流量指标平均值为 5.15，标准差为 0.85，试分析两种环境下人心肌血流有无差异？
大家看这个案例，没有原始数据，我们知道了两组数据的描述统计信息，如样本量、平均值、标准差。如果是 Excel 用户，那么他可能会通过编写函数的方式来计算 t 统计量以及相应的 p 值。
那么 SPSS 用户怎么办呢？对于旧版本，V22 版之前，只能通过自己编写语法的方式来解决，但是新版本 SPSS 已经考虑到这样的分析需求，开辟了独立的菜单模块，便于大家来解决这样的问题。
这个菜单就是【摘要独立样本 t 检验】，英文为：Summary T-Test。
该菜单对话框界面，如上所示。
界面设置很容易看懂和理解，分为左右两个样本区域，我们只需要直接填写具体的摘要数据即可实现 t 检验过程。
比如本例：【分析】→【比较平均值】→【摘要独立样本 t 检验】
来看结果：
我们看到，不管方差是否齐次，响应的 p 值均为 0.000，小于 0.05，说明不同环境下人的心肌血流量有显著差异，有统计学意义。
案例参考自：李志辉、杜志成《MedCalc 统计分析方法及应用》
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