在进行描述性统计分析之前，应该对调查获得的数据本身进行T检验，目的是观测每一个问题是否具有鉴别度，即是否每一个问题都能鉴别出不同被访问人的反应程度。具体分析方法如下：首先，求出量表（调查问卷）中所有问题的总分；其次，将总分按照高低进行排列，找出排序中上下各27%处之分数（按照分数的大小降序排列，高处第27%处的样本总分为53.5分，低处第27%处的样本总分为44分），再次，依据以上两个临界分数将观测值在量表之总分分成高低两组，即Group1（高分组）和Group2（低分组）；最后，以t-test检验两组样本在每一个题项中的差异。
结果为进一步的检验奠定了基础。反映了独立样本检验值。先看每组别群体的“F值”检验，如果显著，表示两个组别群体方差不相等，此时看“方差不相等”所列之t值，如果t值显著（Sig。0.05），表示两个组别群体方差相等（同质），此时看“方差相等”之t值，如果t值显著（Sig。<0.05），表示该题项具有显著性差异。检验结果表明，本次研究中所使用的每一题项都具有显著性差异，即良好的鉴别度，因此可以使用这些题项获得的数据进行下一步的描述性统计分析和因子分析。
SAS的TTEST过程就是用于进行两样本均数的比较，它给出两个总体方差齐次和非齐次时的检验结果，并同时做方差齐性检验。综合两者的结果，即可做出判断。
