t检验p值小于0.05说明什么：SPSS 输出逐项解读

t检验p值小于0.05说明什么？说明在两组总体均值相等的假设下，出现当前这么大或更大的均值差的概率小于 5%，所以差异在统计上显著。它只回答有没有差，不回答差多大，也不是原假设为真的概率；下面以本站独立样本 t 检验的输出为例，逐个读懂均值差、置信区间、t 与 p、效应量（输出指本站报告，不是 SPSS 软件的界面）。

数据要怎么排

独立样本 t 检验比较两组不同的对象在同一个数值指标上的平均水平。一行一个对象：一列分组变量（恰好两组，每组至少 3 个有效观测），一列要比较的数值。本例分组变量是治疗方案，检验变量是治疗后评分，共 128 份。方法说明见独立样本T检验。

列名	类型	放进哪个区
治疗方案	分组变量，恰好两组	分组变量(二分类)
治疗后评分	定量数值	检验变量(定量)

两列若是同一批人的前后两次测量，应改用配对样本T检验。

独立样本 t 检验怎么做：三步

1. 在方法列表里选「独立样本T检验」，把治疗方案拖入分组变量区，把治疗后评分拖入检验变量区。
2. 方差假设不用手工选：报告先对两组分别做 Shapiro-Wilk，再做 Levene 检验；选哪种 t 检验、何时改用非参数方法，顺序见下图。
3. 点开始分析，依次读前提、均值差与检验、效应量、结论句。

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t检验p值小于0.05说明什么：逐项读输出

以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）。这里的 128 行是从 150 行演示表里随机抽出的，载入整张表后数字会略有不同，读法一致。常规治疗组 61 人，均值 62.748，标准差 8.230；联合治疗组 67 人，均值 69.733，标准差 7.362。

前提：Shapiro-Wilk 对两组都不拒绝正态，W=0.990（p=0.909）与 W=0.971（p=0.120）。Levene 检验 W=0.343，p=0.559，未见方差不齐的证据，所以采用 Student t 检验。

均值差：常规治疗减联合治疗，−6.986，联合治疗组高约 6.986 分。符号由分组的排列顺序决定，不代表好坏。

置信区间：均值差的 95% 置信区间 [−9.713, −4.259]，不含 0，与 p<0.05 一致。区间宽度还告诉你估计的精度。

t 与 p：t(126)=−5.069，p<0.001。自由度 126 等于 61+67−2。

效应量：Cohen's d 为 −0.897，95% 置信区间 [−1.261, −0.533]。Hedges' g 为 −0.892，点二列 r 为 −0.412，η² 为 0.169。

上图里联合治疗组的柱高于常规治疗组，方向与均值差的符号一致。

p 小于 0.05 之后还要看什么：显著不等于重要

p 值只管这批数据与「总体均值相等」是否相容，量不出差距的分量，所以要再看均值差、置信区间和效应量。本例均值差约 7 分，区间两端都在 4 分以上，Cohen's d 为大效应，三者指向同一个结论。

报告按 Cohen(1988) 给效应量分级，本例的 |d| 落在大效应一档，分级对照见下图。p 小于 0.05 更不意味着差异重要或有因果关系：分组不是随机分配时，显著只说明两组的得分有差别。

论文里怎么写：SPSS t检验结果的报告格式

常规治疗组（n=61，M=62.75，SD=8.23）与联合治疗组（n=67，M=69.73，SD=7.36）的治疗后评分差异显著，t(126)=−5.069，p<0.001，均值差 −6.99，95%CI [−9.71, −4.26]，Cohen's d=−0.90，属大效应。Levene 检验未见方差不齐（p=0.559），采用 Student t 检验。

t 检验 p 值的常见误读

• 把 p 大于 0.05 读成两组一样：只说明数据不足以断定有差别，要看置信区间。
• 只报 p，不报均值差与区间：读者无法判断差异大小。
• 用 p 值比较不同研究的差异大小：p 受样本量影响，效应量才便于比较。
• 把 p 读成原假设为真的概率：它是在原假设成立下出现当前或更极端结果的概率。

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