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独立样本T检验前首先是要做一个方差齐性检验，也就是看你比较的两个独立样本组的方差是否具有统计学差异，如果有差异，也就是不齐性，说明两个组所属的分布不同，那么等于说两个组单位不同，就不具备可比较的条件，就比如拿重量和长度进行比较，加减乘除的结果就不具意义。因此独立样本T检验，首先要方差齐性，就看那个F检验的结果，如果F检验后面那个sig值>05,代表方差齐性，就可以正常做T检验，结果参考假设方差相等那一行的T值，主要看T后面那个sig（双侧），如果<05，代表两个样本组均值差异显著。不显著就不具备统计学差异。如果方差不齐性，结果可以参考假设方差不相等那一行，那是一个对方差不齐性的矫正后的结果。
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检验怎么分析，结果可以通过你分析的不足进行车站进行解答。
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两独立样本spss结果里，第一个表是描述性统计;第二个表，左边是方差齐性检验;如果F值的Gig大于0，05，方差齐性，看右边t检验的第一行，t值，Sig就是p。如果F值的Gig小于0，05，方差不齐性，看右边t检验的第二行，t值，Sig就是p。扩展资料对应的第一行的p值0，510，第一行t值0，659，独立样本t检测包括两个检验：前一个是方差齐性检验（也就是Levene检验），后一个t检验。方差齐性检验是t检验的前提。所以看结果先看方差齐性检验结果。如自主学习动机这一项，方差齐性检验结果sig，值，也就是p值0，630>0，05，说明方差齐性（方差相等）。之后的结果全部都要看第一行，也就是假设方差相等这一行。
1、首先打开一个数据，数据中用“1”表示男生，“2”表示女生，主要分析的变量就是英语成绩，要分析男生和女生之间英语成绩有没有统计学意义上的差异，对于一次考试来讲，一个群体的英语成绩应该是趋向一个值的，就是大部分人的成绩都在这个值附近，所以是可以使用独立样本t检验的。2、点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本t检验”3、在弹出的界面中将“性别”选入到“分组变量”中；同时点击“定义组”按钮4、在弹出的“定义组”界面中，在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”，“组2”文本框中填入“2”（因为我们的数据中“1”代表男生，“2”代表女生），然后点击“继续”5、将我们的“英语”选入到“检验变量”中，点击“确定”6、点击确定后弹出我界面就是我们的此次关于男生女生英语成绩是否有显著差异的独立样本t检验的分析结果，，接下来我们就来解读一下这个结果。7、第一个表格中的“均值”和“标准差”在论文中的表示方法是“x±s”（均数加减标准差，x顶上有个横杠哈，，网页上打不出来）8、第二个表格中，T=-172 显著性（双尾）=000，显著性双尾就是P，即P=000 ，那么我我们的P<05,所以说男生女生之间的英语成绩是有显著性差异的。9、是下面一行，即T=-171 P=000，如果P小于05，依然说明男生女生之间的英语成绩是有显著性差异的。（案例中的上下两行P都等于000，这个只是这个案例是这样，其他案例不一定哈）参考资料：点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本t检验”
医学论文比较常用！需要根据T检验分布表查出p值，再比较是否存在p<05？
下面这幅图是从网页上搜索得到的一个结果，我们就拿这个结果来解读一下如何分析独立样本T检验的结果。第一个看第一个sig值，它是对方差齐性的假设的检验，假如sig<05，说明不满足方差齐性，我们认为方差是不齐的。这种情况下，我们只能看第二行数据，也就是看下图所示的sig值来判断是否有组间差异。第二个sig值说明，差异不显著，因为它大于了05。我们得出的结论是没有差异。我们看第二行数据，sig值>05，说明方差是齐性的。这时候，我们需要看另一个sig值，这个值仍然是没有达到显著水平（05)，我们认为两组是没有差异的。扩展资料T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。注意事项1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体； 随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率 [3] 。6、涉及多组间比较时，慎用t检验。科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时）。参考资料：百度百科t检验
你好，他的分析结果其实非常的复杂，建议你询问相关专业是
检验分析结果医院开个证明。
论文中的结果分析写法如下：一般论文中的这部分会用图表简要地列出分析结果( results, findings) ,并围绕主要论点和操作论点来比较分析结果与预期结果之间的差距。完成数据分析以后,就要结合研究目的,即自己提出的论点来解释分析结果。数据分析只是对某个数值作出统计显著性的判断,这个数值和相应的判断,到底具有什么意义,研究者须给出解释。在解释过程中,要选择适当的参照点,比如前人对该问题所持的观点或做法,或同类研究得出的结论,用它们来衬托自已论文结论部分所得出论点的新意和实际意义。论文结果分析后的结论的写法首先要根据分析结果,精练地概括出几条本研究的贡献(contribution)。如上述关于临床路径管理的研究,简要说明“临床路径管理优于现行管理方式”这个主论点已被验证,并列出几个操作论点的验证结果即可。其次,对本研究作自我评价。分析结果要注重客观性,用数据和事实来说话，而结论部分可以渗人主观意见,表达作者对本研究工作的评价。具体内容包括两方面,一是对研究结果适用范围的说明。例如上述关于临床路径管理的研究,是在某个三甲医院调研得出的结果,其他三甲医院是否都适合采用临床路径管理,或者在什么样的条件才能采用,其他级别的医院能否应用等,作者可在此处提出主观看法和判断。评价的另一方面是显示本研究的理论和实际意义,为此,需找出参照点,以便对照说明本研究结果的新意和价值所在。例如《勤劳而不富有》一文中,引用制度经济学现有说法“制度资本在经济增长过程中起到重要支持作用”作为参照点,这个说法解释不了中国的现实,即在交易制度不完善的条件下，十几年的经济连续高速增长。但这个观点却正好衬托了该文结论“人力资本替代制度资本”的新意,显示出研究结果在制度经济学领域的理论价值。教科书或文献中的某种说法,都可用来作为参照点。专业学位论文更注重实际价值。可以选用现有的做法和说法作为参照点,借以显现本研究的实际价值。上述“临床路径管理”的研究,就是用现有管理方式作为参照点。涉及薪酬方案设计或评价指标体系的研究,参照点可以是现行的薪酬方案或评价指标体系。前述“酒店成功的关键在于确保名厨”的研究,很可能业内人员对于酒店发展有不同看法和不同选择,有人主张发展餐饮业务,有人主张发展住宿业务,主张发展餐饮业务的人,有的认为要抓名厨，有的认为要抓内部管理,降低成本。在结果的说明中,要利用这些参照点来说明本研究结果的新意和价值。最后，就作者认为本研究后续值得研究的问题提出建议。建议包括研究中次要的发现及研究的局限之处。
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医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
可以找专业的医学论文辅导机构啊。或者楼主就去“死缠”你的老师或者有经验的作者、医生吧。其实，我个人认为楼上这位朋友的回答挺好的。