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;1.SPSS简介 ; 利用样本数据对总体特征的推断通常在以下两种情况下进行：
第一、总体分布已知（如总体为正态分布）的情况下，根据样本数据对总体分布的统计参数（如均值、方差等）进行推断。
第二、总体分布未知的情况下，根据样本数据对总体的分布形式或特征进行推断。
;5.1.3 假设检验的基本步骤; 第三，计算检验统计量观测值发生的概率
选定检验统计量之后，在认为原假设成立的条件下，利用样本数据便可计算出检验统计量观测值发生的概率，即概率P-值或相伴概率（即指该检验统计量在某个特定的极端区域取值在H0成立时的概率），该概率间接地给出了样本值（或更极端值）在原假设成立条件下发生的概率。对此可以依据一定的标准来判定其发生的概率是否为小概率，是否是一个小概率事件。
第四，给定显著性水平a，并作出统计决策
显著性水平a是指原假设准确但却被错误地拒绝了的概率或风险，一般人为确定为0.05或0.01等，意味着不拒绝原假设正确的可能性（概率）为95%或99%。
; 得到检验统计量的概率P-值后的决策就是判定应拒绝原假设还是不应拒绝原假设。如果检验统计量的概率P-值小于显著性水平a，则认为如果此时拒绝假设犯错误的可能性小于显著性水平a，其概率低于预先控制的水平，不太可能犯错误，可以拒绝原假设；反之，如果检验统计量的概率P-值大于显著性水平a，则认为如果此时拒绝原假设犯错误的可能性大于显著性水平a，其概率比预先控制的水平高，很有可能犯错误，不应拒绝原假设。
总之，通过上述四步便可完成假设检验。在利用SPSS进行假设检验时，应明确第一步假设检验的原假设，第二步和第三步是spss自动完成的，第四步的决策需要人工判定，即人为确定显著性水平a，并与检验统计量的概率P-值相比较进而做出决策。;5.2 单样本t检验;5.2.2 单样本t检验的基本步骤;
;5.2.3 单样本t检验的应用举例;;;;;结论;5.3 两独立样本t检验;5.3.3 两独立样本t检验的应用举例; 原假设：本市户口和外地户口的家庭人均住房面积的平均值无显著差异，即：
H0：u1—u2=0
u1，u2分别为第一个和第二个总体的均值。
操作：【（分析）analyze】
【比较均值（compare means）】
【独立样本t检验（independent-samples T test）】;;;;;结论;5.4 两配对样本的t检验;5.4.2 两配对样本t检验的基本步骤（同上） ;;;;
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