品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

数据分析包含计算、比较、预测这三个主要内容，而单侧检验需要将比较思维和预测思维相互结合，也就是对现实数据进行统计分析，得出其中的差异之处，又需要基于自身的预测数值来观察实际数值与预期设定之间是否存在较大的差距。本文以SPSS怎么进行单侧检验， SPSS单侧检验如何分析这两个问题为例，简单介绍一下SPSS单侧检验的知识。

一、SPSS怎么进行单侧检验

单侧检验按检验方向分类，是将所有数据依照一个设定值进行对比分析，之后对于整体的比较结果做出判断，即整体的数值情况与设定数值是否存在显著差异。该方法之所以称之为“单侧检验”，是因为一次只能分析一组数据和设定值之间的关系，而无法将几列数据同时导入设定值检验的范畴。

1、由于人工智能技术的快速发展，网络世界不再局限于人人相连，还可以是物物相连、人物相连，例如会识别特定语音指令的智能家电，只要人们“一声令下”，家中的物件便能按照主人的指令来关灯、拉窗帘、放电影。下图是小型语音识别机器的投入成本数据，随着前提投入成本的增加，机器对语音的识别精准率也在逐渐提升。

2、在语音识别精准率随着投入成本增加而提升的过程中，开发厂商想要进一步了解前期投入阶段的数值情况和初始计划是否一致，这就可以运用SPSS单侧检验的方法，对实际的投入、运行数据与厂商设定数值进行差异比较。

3、尽管语音识别机器的前期投入金额和识别精准率是我们都想要检验的数据，但是单侧检验只能进行逐一测验，所以先把前期投入金额放入检验框。由于该厂商对前期投入的最高限额设定在3.2万元，这里就把3.2输入到对应的检验值中。

4、单样本统计的结果显示，SPSS导入的数据样本为28个，前期投入的平均金额为3.62万元，当开发商将语音识别机器的前期投入限定在3.2万元时，尽管现今的投入数字超过限额，但是与设定值之间差距较小，显著性为0.302，SPSS系统设定案例数据与检验值之间不存在显著差异，这也表明开发商可以适当提升限额成本来促进机器改良。

二、SPSS单侧检验如何分析

样本总数、平均数值、显著性构成单侧检验的重要分析内容。了解样本总数，研究者可以对基本的样本情况有所掌握，也就是具体有多少数据同我们设定的预测值进行比较，而平均数值是计算样本总数的平均水平，这代表了整体的实际情况，显著性便是判定我们输入的设定值与实际情况是否存有较大的差距，差距较大则显著性数值越小。

1、在完成前期投入的单侧检验后，我们对智能语音机器的识别精准率数据进行判定，对于设备的语音识别情况，开发厂商设定了6.8%作为最低接受标准，由此将6.8作为本次单侧检验的初始值来估算效应大小。

2、接下来，我们设置好95%的置信区间，只要涉及到样本检验，无论是单侧还是独立样本、多样本的均值检验，均需要保证上述水平范围的置信区间（95%），这是SPSS方法操作者需要注意的一点。

3、做完上述步骤之后，我们返回到T-检验的结果输出界面，可以看到，该款智能语音机器的平均精准率为9.7286%，与设定的6.8%存在较大的差距，显著性数值小于0.001，也验证了实际的精准率水平较高，远远超出了厂商对于前阶段机器开发的预期。

三、小结

以上就是SPSS怎么进行单侧检验， SPSS单侧检验如何分析的解答。单侧检验涉及实际情况与预期设定之间的关系判定，是简单但较为重要的SPSS方法操作技术。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。