计量资料两组均数比较-t检验
实验五 均值比较与T检验
实验五均值比较与T检验⏹均值（Means）过程对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。
⏹单样本T检验（One-Samples T Test）过程进行样本均值与已知总体均值的比较。
⏹独立样本T检验（Independent-Samples T Test）过程进行两独立样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。
⏹配对样本（Paired-Samples T Test）过程进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。
⏹单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行两组及多组样本均值的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较，详情请参见单因素方差分析。
预备知识：假设检验的步骤：⏹第一步，根据问题要求提出原假设（Null hypothesis）和备选假设（Alternative hypothesis）；⏹第二步，确定适当的检验统计量及相应的抽样分布；⏹第三步，计算检验统计量观测值的发生概率；⏹第四步，给定显著性水平并作出统计决策。
第二步和第三步由SPSS自动完成。
假设检验中的P值⏹P值（P-value）是指在原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率，即样本统计量落在观察值以外的概率。
⏹根据“小概率原理”，如果P值非常小，就有理由拒绝原假设，且P值越小，拒绝的理由就越充分。
⏹实际应用中，多数统计软件直接给出P值，其检验判断规则如下（双侧检验）：⏹若P值<a，则拒绝原假设；⏹若P值≥ a ，则不能拒绝原假设。
均值比较中原假设H0：μ=μ0（即某一特定值）（适用于单样本情形）或 H0：μ1=μ2。
（适用于两独立样本情形）一、Means（均值）过程选择：分析Analyze==>均值比较Compare Means ==>均值means;1、基本功能分组计算、比较指定变量的描述统计量，还可以给出方差分析表和线性检验结果表。
优点各组的描述指标被放在一起便于相互比较，如果需要还可以直接输出比较结果，无须再次调用其他过程。
关于计量资料中的t检验
2020 NO.27China &Foreign Medical Treatment|药物与临床意义(P>0.05),治疗后，观察组FEV 1、FEV 1/FVC 高于对照组(P<0.05)，两组治疗后的FEV 1、FEV 1/FVC 与同组治疗前比较显著提升(P<0.05),见表2o2.3疗效对比观察组总有效率高于对照组, 差异有统计学意义 (P<0.05),见表 3o3 讨论临床治疗次大面积肺栓塞合并肺动脉高压以促进血液再流通为主要治疗原则,多通过溶栓、抗凝疗法治疗患者。
现阶段，法华林、低分子肝素是治疗肺栓塞的 常用药物,但单纯的抗凝治疗仅能够抑制血栓再形成, 对已经形成的血栓难以发挥有效的溶栓作用, 影响预后效果，因此有必要研究更加高效的治疗途径。
胡耀武等冋研究后发现,前列地尔能够有效提高肺动脉高压患 者的FEV 1、FEV 1/FVC 水平,促进患者肺功能恢复。
该研究中，与对照组比较,观察组治疗后的FEV 1,FEV 1/FVC增幅显然更高，表明观察组肺功能恢复效果更加理想。
分析后可知，前列地尔中主要含有前列腺素E1,可同时作用于血管平滑肌的内皮细胞膜、血小板膜表层受体，激活腺苷酸环化酶,提高细胞中环磷酸腺苷浓度,使其对肺血管平滑肌产生舒张作用，扩张肺动脉，增加心输 岀量，扩张肺动脉，有效改善患者肺功能。
宋玉华"对80例大面积肺栓塞合并肺动脉高压患者研究后发现, 采用前列地尔治疗患者能够有效降低肺动脉压，应用效果满意。
结合该次实践结果可知，两组采用的治疗方案均可有效降低肺动脉压水平, 但观 察组改善效果更佳。
研究后发现, 前列地尔可刺激血管内皮生成纤溶酶原激活物，促进纤维蛋白溶解，削弱纤维蛋白对血小板、红细胞的聚集桥联效应，改善血液成 分聚集，调节血液高凝、高黏状态，同时抑制补体系统、白细胞趋化性，中和多种致炎因子，进一步降低内皮细 胞通透性，调节通气/血流比例失衡，改善机体缺氧情况，有效减轻肺动脉高压。
《医学统计学》-第七章T检验和Ttest
T 检验/T test
任课教师 :
教研室 :
重点难点
学习 要求
掌握 1.均数比较的 t 检验方法: 单个样本 t 检验、配对样本 t 检验、两个独立样本 t 检验的计算和应用
熟悉 · t 检验中的注意事项： 主要包括其应用条件、单双侧检验的选择和对 P 值的理解。
了解 1.假设检验中的两类错误； 2.检验效能的概念及影响因素。
1 9
1 8
0.329
t | 2.656 5.150 | 7.581 0.329
（3）根据 P 值，作出推断结论：
两独立样本t检验自由度为 n1 n2 2 9 8 2 15 ；查 t 界值表，t0.05/2,15=2.131 。
由于t ＞t0.05/2,15，P＜0.05，按 α=0.05 的水准拒绝 H0，接受 H1，两组差异有统计学意义，可以认为两种环 境中运动者的心肌血流量存在差异。
➢
应用条件：两独立样本
t
检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N
(
1
,
2 1
)
和
N
(2
,
22，) 且
两总体方差
2 1
2 2
，即方差齐性（homogeneity
of
variance）。若两者总体方差不齐，可采用
t’ 检验、变量变换或用秩和检验方法处理。
练习
测试题1 随机选择9窝中年大鼠，每窝中取两只雌性大鼠随机地分入甲、乙两组，甲组大鼠不接受任 何处理(即空白对照)，乙组中的每只大鼠接受3mg/Kg的内毒素。分别测得两组大鼠的肌酐(mg/L)测 定结果如下。 试分析之。
本节介绍计量资料两组均数 比较的 t 检验方法，
根据研究设计和资料的性质有: ➢ 单个样本 t 检验 ➢ 配对样本 t 检验 ➢ 两个独立样本 t 检验
均值比较与T检验
均值的比较
• 在SPSS中，将两个总体均值近比较称为Compare Means，可选择Analyze→Compare Means来实现。 Compare Means集中了几个用于计量资料均值间比较 的过程。具体有： Means过程：对准备比较的各组计算描
述指标，进行预分析，也可直接比较。 One-Samples T Test过程：进行样本 均值与已知总体均值的比较。 Independent-Samples T Test过程： 进行两样本均值差别的比较，即通常所 说的两组资料的t检验。 Paired-Samples T Test过程：进行配 对资料的显著性检验，即配对t检验。
• 执行【Analyze】/【Compare Means】/【One-Sample T Test】命令，弹出如下图所示对话框
●Test Variables： 用于选入需要分 析的变量。
●Test Value框： 在此处输入已知 的总体均值，默 认值为0。 ●Options：弹出 Options对话框
均值比较与T检验
Spss均值比较与t检验方法 一、均值的比较Compare Means
调查研究中的个案（Cases）被称为样 本。如果样本来自总体，那么，总体的特征 可以采用集中趋势或离中趋势加以描述和统 计，其结果可以准确地描述总体。一般地， 数据总体的均值应为0，方差应为1，即服从 标准正态分布。现实中，样本的均值与方差 都不能满足该条件，但可加大样本规模使之 分布接近总体的正态分布。
3、统计量计算不同
◆注意 1、两样本必须是独立的。 2、样本来自的总体要服从正态分布。
3、在进行独立两样本t检验之前，要通 过F检验来看两样本的方差是否相等。 从而选取恰当的统计方法。
计量资料常用的检验方法
计量资料常用的检验方法
经tˊ检验：tˊ=1.17<tˊ0.05=2.05, P>0.05，可以认为两组证候计分 值差异无显著性意义。
95% Confidence
Interval of the
Sig.
Mean
Difference
t
df (2-tailed) Difference Lower Upper
PF
35.666 1076
.000 16.7409 15.8200 17.6619
RP
3.319 1076
.001
3.7697 1.5409 5.9986
V MS
F
P
总
16289.89
68 2603.96
15.51
0.0000
组间
5207.93
2 167.91
组内
11081.96
66
计量资料常用的检验方法
两小样本（n<30）均数的比较
t
x1x2 Sx1x2
,vn1n2
2
计量资料常用的检验方法
两样本均数差数的标准误
s x1x2
(n11)s12(n21)s22 n1n22
1077 61.8106 14.62732
.44571
SF
1077 75.2633 14.90322
.45412
RE
1077 71.3021 38.73274
统计学两样本均数比较的t检验
处理方式
对于异常值，可以采用删除、替换或用中位数修正等方式进行处理。具体处理方式应根 据实际情况和数据分布特点进行选择，并确保处理后的数据仍然能够反映总体情况。
实验设计和伦理考虑
实验设计
在进行t检验之前，应进行充分的实验设计， 确保实验的合理性和科学性。实验设计应考 虑各种因素对实验结果的影响，并尽量减小 误差和干扰因素。
确定p值：根据t统计量和自由 度，查表或使用统计软件计算 p值。
步骤1
收集数据：分别从两个独立样 本中收集数据，并记录在表格 中。
步骤3
计算t统计量：根据两组样本的 均数和标准差，计算t统计量。
步骤5
结果解读：根据p值判断两组 样本均数之间的差异是否具有 统计学上的显著性。
结果解读
• 结果解读：根据p值的大小来判断两 组样本均数之间的差异是否具有统计 学上的显著性。通常，如果p值小于 0.05，则认为两组样本均数之间存在 显著差异；如果p值大于0.05，则认 为两组样本均数之间无显著差异。
对差值数据进行描述性统计分析， 计算差值的均值和标准差。
计算t统计量
根据差值的均值、标准差以及自 由度，计算t统计量。
收集两个配对样本的数据
确保两个样本具有相同的样本量， 且每个样本中的数值都是配对的。
判断显著性
பைடு நூலகம்根据t分布表或使用统计软件，查 找对应的p值，判断两个配对样本 均数是否存在显著差异。
结果解读
伦理考虑
在实验设计过程中，还应考虑伦理问题。应 尊重受试者的权益和尊严，确保受试者的安 全和隐私。同时，应遵循国际公认的伦理准 则和法律法规，如《赫尔辛基宣言》等。
06 案例分析
计量资料的统计推断-t检验
t分布 特征
f(t)
ν─>∞(标准正态曲线) ν =5 ν =1
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
不同自由度下的t 分布图
2
3
4
5
• 自由度ν 不同，曲线形态不同，t分布是一簇曲线。 • 自由度ν 越大，t分布越接近于正态分布；当自由度 ν 逼近∞时，t分布趋向于标准正态分布。
t
概率、自由度与t值关系 ——t界值
140 138 140 135 135 120 147 114 138 120
治疗矽肺患者血红蛋白量（克％）
编号
1
治疗前
113
治疗后
140
治疗前后差数ｄ
27
2
3 4 5 6
150
150 135 128 100
138
140 135 135 120
-12
-10 0 7 20
7
8 9 10
110
120 130 123
配对样本均数t检验——实例分析
• 例： 有12名接种卡介苗的儿童，8周后用 两批不同的结核菌素，一批是标准结核菌 素，一批是新制结核菌素，分别注射在儿 童的前臂，两种结核菌素的皮肤浸润反应 平均直径(mm)如表5-1所示，问两种结核菌 素的反应性有无差别？
表 5-1
12 名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果(mm) 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 标准品 12.0 14.5 15.5 12.0 13.0 12.0 10.5 7.5 9.0 15.0 13.0 10.5 新制品 10.0 10.0 12.5 13.0 10.0 5.5 8.5 6.5 5.5 8.0 6.5 9.5 差值 d 2.0 4.5 3.0 -1.0 3.0 6.5 2.0 1.0 3.5 7.0 6.5 1.0 39(d) d2 4.00 20.25 9.00 1.00 9.00 42.25 4.00 1.00 12.25 49.20 42.25 1.00 195(d2)
两组数据作均数差别的t检验要求
两组数据作均数差别的t检验要求
本文将对两组数据作均数差别的t检验。
t检验是一种用于检验两组样本均数之间是否有显著差异的统计检验方法。
通过检验，我们可以推断两组样本均数之间是否存在显著的差异。
为了进行均数差别的t检验，首先需要进行以下假设：
1、两组数据来源于正态分布的总体；
2、样本容量足够大，可以认为是无限大；
3、两组数据之间的方差相等。
根据上述假设，可以使用t检验检验两组数据均数之间的差异。
通过检验，可以得出t统计量的值以及p值，t统计量的值越大就表明两组数据的均数差异越显著，而p值越小则表明两组数据的均数差异越显著。
如果p值小于某一个特定的显著水平，则可以拒绝原假设，认为两组数据的均数有显著差异。
本文通过介绍了t检验，以及如何使用t检验检验两组数据均数之间的差异，以期望能够帮助读者更好地理解t检验的原理及运用。
6.计量资料的统计推断—t检验
6 计量资料的统计推断－t检验t检验是以t分布为理论依据的假设检验方法，常用于正态总体小样本资料的均数比较，t检验统计量有三个不同的形式，适用于单因素设计的三种不同类型：①单个样本的均数与已知总体均数比较的检验，适用于单组设计，给出一组服从正态分布的定量观测数据和一个标准值（总体均值）的资料。
②配对t检验，适用于配对设计。
③成组t检验，适用于完全随机设计的两均数比较。
SPSS中使用菜单Analyze →Compore Means作t检验，Compore Means的下拉菜单如表6-1所示。
表6-1 Compore Means下拉菜单Means…分层计算…One-Sample T Test…单样本t检验…Independent-Samples T Test…独立样本t检验…Paired-Sample T Test…配对t检验…One-Way ANOV A…单因素方差分析…6.1 计量资料的分层计算Means过程可以对计量资料分层计算均数、标准差等统计量，同时可对第一层分组进行方差分析和线性趋势检验。
例6-1某学校测得不同年级、不同性别的12名学生的身高（cm），数据见表6-2。
试用SPSS的Means过程分别计算不同年级、不同性别学生身高的均数和标准差。
表6-2 12名学生的身高（cm）解年级：1=“初一”、2=“高一”，性别：1=“男”、2=“女”。
选择Analyze→Compare Means→Means命令，弹出Means对话框，如图6-2。
在变量列表中选中身高，送入Dependent（因变量）框中；选中年级，送入Independent（自变量），确定第一层依年级分组，单击Next按钮，选中性别，送入Independent，确定第二层依性别分组；单击OK。
输出结果如图6-3所示。
在Means对话框单击Options（选项）按钮，弹出Means:Options对话框，可以选择要计算的统计量，默认Mean、Number of cases、Standard Deviation；在Statisti cs for First Layer中，可对第一层分组作方差分析（Anova table and eta）和线性趋势检验（Test for linearity）。
计量资料常用的检验方法
临床流行病学应用研究室 欧爱华
那些资料被认为是计量资料
有度量衡单位
没有度量衡单位，但是连续性资料 量表条目的取值（条目等级>=5）
计量资料常用的检验方法
t检验（两样本均数比较、样本均数与总体均数比较） 配对t检验（同体自身前后，配对资料）
u检验（两大样本资料）
7.0
4.1 5.0 4.5
4.3
2.2 2.4 3.2
18.49
4.84 5.76 10.24
合计
——
——
21.6
62.36
经配对t检验， t=5.17,P<0.01,差异有显著 性，可以认为注射三棱莪术 液有一定的抑瘤作用。
表6. 两组治疗前后差值（及差值变化率）
组别
例 数
疗前值
疗后值
前后差值
平均睡眠时间
t 35.684
df 1067
Sig. (2-tailed) .000
Mean Difference 1.54
On e- Sa mp le S ta ti st ic s N 1077 1077 1077 1077 1077 1077 1077 1077 Mean 86.7409 73.7697 82.3640 59.7614 61.8106 75.2633 71.3021 63.3352 Std. Deviation 15.40382 37.27778 20.09940 21.02131 14.62732 14.90322 38.73274 12.69912 Std. Error Mean .46938 1.13591 .61246 .64055 .44571 .45412 1.18024 .38696
计量两组均数的比较-t检验
Sc2= (10 1) 23.4467 2 (10 1) 21.3553 2 =502.8983 10 10 2
t= 91.1070 127 .1200 =-3.591 502 .8983 ( 1 1 ) 10 10
第六章 计量资料两组均数 的比较—t检验
主要内容
假设检验的基本原理和步骤 样本均数与总体均数的比较 两相关样本均数的比较 两独立样本均数的比较 t检验的应用条件 检验假设注意的问题 案例讨论
假设检验的概念与原理
对所估计的总体首先提出一个假设,然后通过 样本数据去推断是否拒绝这一假设,称为假设 检验(hypothesis testing)。
为什么要进行假设检验？ 假设检验能够处理哪些问题？ 假设检验的基本思想是什么？ 假设检验的基本步骤有哪些？ 应用假设检验还要涉及哪些问题？
假设检验的思维逻辑
实例：欲探讨男性成人肺炎患者的血红蛋白同男性健康成人有无区别,如 果能够测量所有的男性成人肺炎患者和男性健康成人的血红蛋白数值， 我们通过计算均数就可以进行大小的比较。可是,男性成人肺炎患者和男 性健康成人的群体是无限大的，其血红蛋白值构成的总体也是无限的。
3. 确定 P 值和作统计推断 自由度υ=10+10-2=18，查 t 界值表得： 0.002<P<0.005 按照 α=0.05 的水准，拒绝 H0，(接受 H1，有差异)。即可以认为两车间的氟作业工人的尿 氟含量有差异，乙车间较高
(二)两样本所属总体方差不等
（Satterthwaite近似法）
抽样误差，需进行假设检验。 借助抽样误差的分布规律： 均数的分布、t 分布、z分布、…
计量资料两组均数的比较 t检验
确定检验水准
确定检验水准β通常为0.2
确定检验水准α通常为0.05
确定检验水准α和β的关系 通常为α+β1
确定检验水准α和β的取舍 通常根据研究目的和实际情
况进行选择
计算样本均数和标准差
计算两组样本的均数
计算t值
计算两组样本的标准差
计算t检验的p值
计算两组样本的标准差之比
判断是否拒绝原假设得出结论
描述性统计用于 描述数据的分布 特征参数统计用 于推断总体特征。
描述性统计不涉 及样本量的大小 参数统计需要一 定的样本量才能 进行。
t检验的适用范围
两组独立样本 两组样本服从正态分布 两组样本方差相等或不相等 两组样本数量相等或不相等
t检验的基本原理
假设检验：检验两组均数是否相等 统计量：t统计量用于衡量两组均数的差异程度 自由度：样本量减1用于计算t统计量的分布 显著性水平：设定一个阈值用于判断两组均数差异是否显著
t值越大表示两组均数差异越大
t值与显著性水平α的关系：t值大于临 界值表示两组均数差异具有统计学意 义
t值小于0表示两组均数差异为负即第一 组均数小于第二组
t值小于临界值表示两组均数差异不具 有统计学意义
p值的意义解读
p值是t检验的核 心表示两组均数 差异的显著性
p值小于0.05表示 两组均数差异具 有统计学意义
t检验的假设条件
两组样本来自同一总体 两组样本服从正态分布 两组样本的方差相等 两组样本的样本量足够大
t检验的步骤
确定样本量
确定研究目的和假设 确定样本量计算公式 确定显著性水平α和检验效能1-β 确定样本量计算公式中的其他参数如标准差、均值等 计算样本量并考虑实际可行性和伦理问题 确定最终样本量并进行t检验
两样本均数比较的t检验
两样本均数比较的t检验
t检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在进行t检验之前，需要满足以下几个假设：
1. 总体分布是正态分布。
2. 两个样本是独立的。
3. 两个样本的方差是未知且相等的。
当满足以上条件时，可以进行如下的t检验：
1. 计算两个样本的均值（x1 和 x2）和方差（s1 和 s2）。
2. 计算标准误差（SE），SE = sqrt((s1^2/n1)+(s2^2/n2))，其中n1和n2分别是两
个样本的观测数量。
3. 计算t值，t = (x1 - x2) / SE。
4. 查找t分布表，找到对应自由度(n1 + n2 - 2)和所选显著性水平下的临界t值。
5. 比较计算得到的t值和临界t值，以确定是否有显著差异。
如果计算得到的t值大于临界t值，则可以拒绝原假设，即两个样本的均值有显著差异。
反之，如果计算得到的t值小于临界t值，则接受原假设，即两个样本的均值没有显著差异。
需要注意的是，当两个样本的方差不相等时，可以使用修正的自由度，也可以使用非
参数方法（如Mann-Whitney U检验）进行比较。
医学统计学-两组资料均数比较
适用于两组独立样本，可以检验它们
配对样本t检验
2
的均数是否有显著差异。
适用于两组相关样本，可以比较相同
个体在不同条件下的均数是否有显著
差异。
3
非参数检验
用于不满足正态分布假设的数据，例 如Wilcoxon秩和检验和MannWhitney U检验。
常见的假设检验方法
Student's t检验
用于比较两组均数是否有显著差异。
Analysis o f Variance (A N O VA )
适用于比较三组及以上的均数是否有显著差异。
Boo tstrap检验
医学统计学-两组资料均 数比较
欢迎来到医学统计学的世界！本次演示将为您详细介绍两组资料均数比较的 方法和应用。让我们一起探索这个有趣且重要的主题吧！
问题陈述
在医学研究中，我们常常需要比较两组资料的均数，以了解它们之间是否存 在显著差异。这个问题对于决策和临床实践都具有重要意义。
知识背景与理论基础
一种非参数方法，可以得到两组均数差异的置信区间。
实际案例分析与解释
研究背景
我们研究了两种不同治疗方 案对患者康复的影响。
方法
通过随机分配患者到两组进 行比较，收集了康复时间的 数据。
结果
经过统计分析，我们发现两 种治疗方案在康复时间上存 在显著差异。
结果解读与结论
基于我们的研究结果，我们可以得出结论：一种治疗方案相对于另一种方案在患者康复时间上具有明显 优势。这一发现对临床实践具有重要的指导意义。
研究的局限性与未来展望
05SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验_6.8_L
计量资料的统计分析-均数比较两个均数比较的t 检验(t-test / Student’s t-test)就是以t分布为基础的假设检验方法，实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项。
SPSS在其分析菜单下的的均值比较中提供的t 检验方法过程有： 单样本t检验配对样本t检验独立样本t检验例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。
问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？附：36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的原始数据112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。
SPSS软件操作-例3-051） 建立数据文件数据格式：1列36行，1个反应变量，变量名为“hb”。
2）过程操作界面SPSS软件操作-例3-053）结果N均值标准差均值的标准误血红蛋白含量36130.833325.74102 4.29017单个样本统计量单个样本检验检验值=140T df Sig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限血红蛋白含量-2.13735.040-9.16667-17.8762-.4572例3-6 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。
问两法测定结果是否不同？表3-5 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果（%）编号（1）哥特里-8罗紫法（29）脂肪酸水解法（3）差值d（4）=（2）-（3）10.8400.5800.260 20.5910.5090.082 30.6740.5000.174 40.6320.3160.316 50.6870.3370.350 60.9780.5170.461 70.7500.4540.291 80.7300.5120.218 9 1.2000.9970.203 100.8700.5060.364合计-- 2.724SPSS软件操作-例3-061） 建立数据文件数据格式：2列10行，2个反应变量，变量名为“x1”和“x2”。
计量资料均数之间的比较
甘肃中医学院·公共卫生学院
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1.3 两独立样本资料t检验
先假定原假设正确，然后对样本值与原假设的差异 进行分析：
➢如果有充分的理由证明这种差异并非完全是由于样 本的随机性引起的，也即这种差异是显著的，就否定 原假设；
➢如果有充分的理由证明这种差异完全是由于样本的 随机性引起的，就接受原假设。
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②在SPSS中选择检验方法和计算统计量
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1.3 两独立样本资料t检验
②在SPSS中选择检验方法和计算统计量
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1.3 两独立样本资料t检验
③根据检验统计量的结果做出统计推断 方差齐性检验：F=0.089，P=0.770（方差齐 ） t=1.973，P=0.065，不拒绝H0，即认为白蛋 白组与低蛋白组小白鼠之间体重增加量的差别无 统访计谈结学果意与义析 。
2.2 随机区组设计方差分析
②在SPSS中选择检验方法和计算统计量
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2.2 随机区组设计方差分析
分析步骤：
③根据检验统计量的结果做出统计推断。
第一行P=0.000，即所选模型有统计学意义； 第二行各个处理组所对应的总体均数不全相等，即 不同浓度的血水草总生物碱对小鼠体内的尾蚴存活 率访谈有结影果响与；析 第三行不同区组的小鼠所对应的尾蚴存活率的总体 均数相等。
三组或三组以上服从正态分布且方差齐同的定量资料均数间两两比较时,采用t检验将会
三组或三组以上服从正态分布且方差齐同的定量资料均数间两两比较时,
采用t检验将会
t检验是进行定量资料两组或多组的比较时的检验手段，尤其在三组或三组以
上服从正态分布且方差齐同的定量资料均数间两两比较时，更是重要工具。
一般来说，t检验法要求两种不同资料，相应观察值要求服从正态分布，并且要求在数量
相当的前提下方差齐同，并且资料要极为客观，表达能力强，这样做出来的检验结论才具有实时性，具有一定的科学依据。
面对复杂的专业知识时，多少会觉得门槛很高——比如t检验，它是一种统计
方法，是统计学的重要内容，众多的学者和科研人员也正在深入探索和使用t检验。
从经典t检验到现代t检验，它们都被用来解决问题，摆脱空前的统计迷思，正确识别，合理使用t检验，可以更好地表现出科学精神，同时也是现代社会的发展和进步所带来的科学智慧的体现。
t检验技术也因其独特的理论和计算方法，而成为社会研究的重要工具。
它具
有极高的可读性、可操作性和实际可用性，可以得到明确的判断结果，从而较好地支持数据的推导和决策，受到广泛应用。
此外，由于它具有良好的鲁棒性和抗干扰能力，所产生的统计结论也被越来越多的社会研究者所认可。
因此，在定量资料两组或多组的比较时，t检验凭借其良好的数据分析能力，
可以有效辅助社会研究生成准确可信的统计结论，为改变某种现状，实现目标提供可靠参考。
特别是在三组或三组以上的定量资料均数间两两比较中，t检验具有极
其重要的意义，有效改善社会统计学研究的客观性，堪称一绝。
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