以下示範為假設空腹血糖標準為100，此樣本的血糖平均是否有超過標準？操作則是如Figure 1中的分析→比較平均數法→單一樣本
T檢定，後面在將要檢測的變項放入檢定變數(Figure)，在檢定值中輸入要比較的數值
。
獨立樣本T檢定為兩個獨立樣本去比較同一個變項的平均值，一樣是針對連續且成常態分布的數值，或資料非常態分佈但資料筆數≧30/組，
如台北市居民與高雄市居民的平均收入。以下操作會以「吸菸者與非吸菸者的腰圍是否有差異」來示範，首先在假設中：
如上述式子，操作步驟則是在分析→比較平均數法→獨立樣本T檢定，如Figure 4，在分組變數中，先放入分組的變項，然後進去下方
的定義組別，在輸入這次是哪兩個代號的人要比較，如此樣本中，抽菸組中設定0為無吸菸、1為有吸菸，就分別輸入0和1。
結果如Figure 5，第一個表格中一樣會先計算樣本的平均數，以平均數值接判斷的話，兩組的平均數是有差異的，再來的獨立樣本T檢定，
會先檢查變異數的檢定，顯著性為0.399，不拒絕虛無假設，因此有證據顯示變異數相等，所以往後看到變異數相等的結果(紅色圈圈處)，
顯著性為0.000，P-value<0.05，拒絕H0，因此吸菸者與非吸菸者的腰圍存在差異。
比較資料中兩兩成對母體的差異，是透過適當的實驗設計，抽取成對隨機樣本來完成，且資料成對差異為常態分配或是成對差異非常態
分配但是樣本數較大時（通常以樣本筆數≧30為區分標準），分析時，即計算兩兩成對樣本的差異值，在研究中常用於前後測比較，如：
減肥前體重與減肥後體重。以下範例為，聖誕老人拉雪橇的麋鹿前、後腿長度是否有差異？虛無以及對立假設如下：
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