Step1：依次单击菜单“分析-描述统计-描述”，打开描述对话框
Step2：将“GDP(国内生产总值)选入变量”，勾选“将标准化值另存为变量”
点击确定，就完成了标准化，此时我们再打开原来的数据集，会增加一列Z国内生产总值，即标准化的国内生产总值
T分布检验的实例
我们以单样本T检验为例来做介绍，我们所用的分析方法不管是参数的还是非参数的，都是基于t分布，其余的这些检验可以自行学习揣摩。
原理与方法
单样本T检验原理与方法：用于检验单个变量的均值与给定的常数(指定的检验值)之间是否存在显著性差异;样本均值与总体均值之间的显著性差异检验，也属于单样本T检验。
单样本T检验要求样本来自正态分布总体，它的基本理论计算步骤。
(1)提出零假设与备择假设，H0：?=?o，Ha：???o，其中?为样本所在总体的平均数的估计值，?o为已知的总体平均数。
(2)计算t统计量和对应的相伴概率P(绝对值大于等于的双侧概率)。
(3)P≤α，则拒绝H0，认为总体均值与检验值之间有显著差异。P> α,不能拒绝H0，认为总体均值与检验值之间无显著差异。
SPSS实操
案例数据：某饮料的80个网点的销售量数据，判断其均值是否为75。
Step1：依次单击菜单“分析-比较平均只-单样本T检验”，打开单样本T检验对话框
Step2：将“饮料的销售量”选入检验变量，“检验值”框中填入75
检验变量列表框：用于从变量列表选入待检验的变量，如果选入了多个，它们都将对同一总体均值进行检验。
单击选项可弹出“单样本T检验：选项”对话框，指定样本均值与总体均值之差的置信区间，默认为95%，如图1.6。
缺失值栏用于设置缺失值的处理方式，“按具体分析排除个案”选项：若选入了多个待检验变量，在检验某个变量时，只忽略当前变量中含缺失值的记录，因此每个变量所用的记录数可能不一样，为默认选项，可以充分地利用原始数据;“成列排除个案”选项：只要一个变量含缺失值，则在所有分析中忽略这个记录。
结果分析
点击确定，我们就得到单样本T检验的结果
“单样本统计”表格给出了关于样本的几个统计特征：样本量(N)、均值等。
“单样本检验”表格给出了T检验的结果，包括检验的总体均值(75)、t统计量(3.128)等信息。本例的双侧Sig值为0.002
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