独立样本T检验
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独立样本T检验 Prepared on 22 November 2020
独立样本T检验要求被比较的两个样本彼此独立,既没有配对关系,要求两个样本均来自正态分布,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。
分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺活量均值之间是否有显着性差异。
基本信息的描述
方差齐次性检验(详见下面第二个例题)和T检验的计算结果。从sig(双侧)栏数据可以看出,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)=,小于,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的差异显着。由此可以得出结论,按身高分组的两组体重均值差异,在统计学上高度显着。
肺活量T检验的结果,sig(双侧)=,大于,。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的差异不显着。由此可以得出结论,按身高分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显着,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
方差齐性检验(levene检验)结果,F值为,显着性概率为p<,因此结论是两组方差差异显着,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.平均现工资女的低于男的.
差值的标准误为
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有显着差异。
结论:从T 检验的P的值为<,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。