独立样本t检验用于比较独立设计（也叫完全随机设计）的两组总体均数是否相同。一般而言此法根据分组设计而决定，但有时候也可以按某个定量变量的截断值（cut point）分成两组，比较这两组某个变量的均数。
例如，一家百货公司的分析师想评估一下最近的信用卡促销活动，从而随机抽取500名持卡者。其中一半的人收到了一则宣传未来三个月内购买的商品折扣情况的广告，另一半的人收到了一则标准的季节性广告。这个例子是SPSS的自带数据集creditpromo.sav（关于自带数据获取方法在往期推文“配对t检验”有提到），以此为例给大家介绍该方法在SPSS中的实现。
数据中insert是分组，dollars是要比较均数的变量。我们假定两组的dollars都来自正态分布的总体。
分析-比较均值-独立样本t检验
放入检验变量dollars，分组变量insert，定义分组变量取值0和1
结果解读：结果有两个表格，第一个是描述统计量，可见两组样本均数不同，而我们关心的是总体均数是否不同，所以看第二个独立样本检验的结果。第一行对应的Levene检验，作用是考查两组方差是否相等，如果相等，则看第一行的t值与P值，否则看第二行。Levene检验的P=0.276，大于0.1，表示方差相等，于是t检验的结果为：t=-2.260，P=0.024。P小于0.05，差异有统计学意义，据此认为，两种广告方式的效果不一样。另外，差值的95%置信区间没有包括0，也说明两组差异有统计学意义，这与t检验结果一致。
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