【例6-6】 某班共有50人，随机抽取20人利用多媒体教学软件进行语文教学试验。在期终考试结束后，得知全班语文考试成绩如表6-16所示，其中前20人分数为参加试验的学生成绩。试通过检验样本平均数与总体平均数之间的差异程度判断该试验的效果。

　　操作步骤：
1．录入数据
　　定义变量“学号”、“样本”和“全班”，分别录入数据，其中“样本”变量对应的是前20人的语文成绩，“全班”变量对应的是全班50人的语文成绩。
　　2．统计分析
　　（1）选择“Analyze→Compare Means→One-Sample T Test…”命令，弹出“One-Sample T Test”对话框，将“样本”和“全班”选入“Test”框中，对选择的变量进行t检验，如图6-26所示。

　　（2）单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-17所示。

　　3．结果分析
　　t检验的结果为t值（t）、自由度（df）、双尾显著性概率（Sig.）、均值差异（Mean Difference）和均值差异的95%置信区间（95% Confidence Interval of the Difference）。
　　查t值表可知，t（df）0.05=t（19）0.05=2.093,
　　而样本 t = 38.544> t（19）0.05
　　所以样本与总体之间存在显著差异，样本平均分高于总体平均分。

【例6-7】 某班的教学中采用了新的教学方法，进行前测和后测试验，随机抽取8名学生作样本，如表6-18所示，分析两次测试是否有差异，从而判断实验结果。

　　操作步骤：
　　1．录入数据
　　定义变量“编号”、“前测”和“后测”，按照表8的内容录入数据。
　　2．统计分析
　　（1）选择“Analyze→Compare Means→Paired-Sample T Test”命令，弹出“Paired-Samples T Test”对话框，单击“前测”和“后测”变量，使其分别显示在“Current Selections”框中的“Variable”后，按箭头按钮使成对变量进入“Paired Variables”框中，如图6-27所示。

　　（2）单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-19所示。

　　3．结果分析
　　查t值表可知，t（df）0.05=t（7）0.05=2.365,
　　而从表13-19中可以看出，样本 t = 38.544 > t（7）0.05
　　所以后测与前测之间存在显著差异。
　　或者，可以从表6-19中看出，显著性概率（Sig.(2-tailed)）为0.022，而当显著性概率小于0.05时，认为配对样本之间存在显著差异，即后测与前测之间存在显著差异。证明该教学方法适合教学要求，能够促进学生提高成绩。