独立样本T检验与平均值检验、单样本T检验、配对样本T检验均属于比较平均值的检验方法。不同的是，独立样本T检验比较的是两组个案的平均值。该检验需要符合随机分布的假定，也就是说，两组个案数据间的差异无其他人为的影响因素。

需要注意的是，“独立样本T检验”检验的是两组个案，而不是两个变量，因此需要构建个案组数据；另外，其分组变量需用数值标识。这两点在IBM SPSS Statistics软件操作中需格外注意。

一、打开数据文件

本例子检验的是饮用牛奶A组与饮用牛奶B组的初中生身高平均值是否有显著性差异。

如图1所示，示例数据展现的是饮用牛奶A与饮用牛奶B两个个案组的身高数据，如您使用的数据是两个变量的变量组数据（即包含饮用牛奶A与饮用牛奶B两个变量的数据），需通过将变量数据转换为个案数据后才能进行后续操作。

但另一方面，示例数据中的饮用牛奶类型变量使用的是字符串值，我们需要先将字符串转换为数值，才能进行独立样本T检验。

图1：示例数据

二、为饮用牛奶类型变量重新编码

如图2所示，打开IBM SPSS Statistics转换菜单中的“重新编码为不同变量”。

图2：重新编码为