独立样本T检验

独立样本T检验均要求被比较的两个样本彼此独立，既没有配对关系，要求两个样本

来自正态分布，要求均值是对于检验有意义的描述统计量。例如：男性和女性的工资均值比较分析——比较均值——独立样本T检验。的两组男生的体重和肺活分析身高大于等于155厘米与身高小于155 量均值之间是否有显著性差异。组统计量均值的标准误均值标准差身高 N

1.4192 40.838 5.1169 >= 155.00 13 体重.9541 3.8163 16 < 155.00

34.113

>= 155.00

13 .40232 2.4038 .11158 肺活量< 155.00

.42297

16

2.0156

.10574

基本信息的描述（双侧）栏T检验的计算结果。从sig方差齐次性检验（详见

下面第二个例题）和数据可以看出，无论两组体重还是肺活量，方差均是齐的，均选择假设方差相等一行数据进行分

析得出结论。

体重T检验结果，sig(双侧)=0.000，小于0.01，拒绝原假设。两组均值之差的99%上、下限均为正值，也说明两组体重均值之差与0的差异显著。由此可以得出结论，按身高155.0分组的两组体重均值差异，在统计学上高度显著。

肺活量T检验的结果，sig（双侧）=0.018，大于0.01,。两组均值之差的上下限

为一个正值，一个负值，也说明差值的99%上下限与0的差异不显著。由此可以

得出结论，按身高155.0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显著，均

值差异是由抽样误差引起的。

以性别作为分组变量，比较当前工资salary变量的均值

组统计量

性别 N 均值标准差均值的标准误

$514.258 216 女$7,558.021 $26,031.92 当前工资$1,213.968

男258

$19,499.214

$41,441.78

，显著性概率为119.669值为F检验）结果，levene方差齐性检验（．

p<0.001,因此结论是两组方差差异显著，及方差不齐。在下面的T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行的数据作为本例的T检验的结果数据，另一航是假设方差相等的T检验的据算数据，不取这个结果。

T的值 sig

两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9.

差值的标准误为1318.40

差分的95%的置信区间在-18003~-12816之间，不包括0，也说明两组均值之差与0有显著差异。

结论：从T 检验的P的值为0.000<0.01，和均值之差值的95%置信区间不包括0都能得出，女雇员现工资明显低于男雇员，茶差异有统计学意义。．