独立样本t检验结果怎么看？Sig（双尾）到底意味着什么？
姐妹们，是不是每次看到SPSS输出的“Sig. (2tailed)”都一脸懵？别急，我也是从“数据小白”一路摸爬滚打过来的！今天就用一个真实案例，手把手带你读懂这个看似高冷、实则超实用的指标——独立样本t检验中的Sig（双尾）。
Q：什么是独立样本t检验？
简单说，就是比较两组不同人群的均值有没有显著差异。比如：女生和男生在“每日刷短视频时长”上是否有区别？这时候我们就会用到独立样本t检验。
Q：那Sig（双尾）是什么意思？
这是统计学里的关键判断依据！它代表的是在原假设成立的前提下，得到当前样本结果的概率。注意，这里是“双尾”——意味着我们不关心是A组比B组大还是小，只关心有没有差异。
Q：怎么根据Sig值判断结果？
记住这个黄金法则：如果 Sig < 0.05，说明两组差异显著；如果 Sig ≥ 0.05，则差异不显著。
举个真实例子🌰： 我之前做了一个小调研，收集了100位职场女性和100位职场男性每天平均睡眠时间的数据。SPSS输出如下：
Levene’s Test for Equality of Variances（方差齐性检验）：Sig = 0.123 → 方差齐，可用标准t检验。
Independent Samples Test 中的 t 检验结果：
t = 2.47, df = 198, Sig. (2tailed) = 0.014
👉 这时候你就可以自信地说：“姐妹们，看清楚啦！Sig=0.014，小于0.05，说明男女在睡眠时长上有显著差异！”
Q：为什么强调“双尾”而不是单尾？
因为我们在研究初期并不知道谁会更长或更短，只想知道“有没有差别”。如果是先验假设（比如我们认为女性睡得更久），才用单尾检验。但大多数情况下，我们默认用双尾，更严谨也更常见。
Q：万一Sig=0.06呢？还能写“有差异”吗？
不能！这时候要诚实写：“无显著差异”，哪怕你感觉数据明显不一样。统计不是主观感受，而是客观证据。这点一定要守住底线，不然会被同行笑死😂
总结一句话：Sig（双尾）= 数据可信度的“身份证”。它不骗人，只要你认真读，就能写出专业又接地气的分析报告！
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