一个样本平均数的t检验
t检验
（二）t 检验当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。
1.单总体t 检验单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。
当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
检验统计量为：X t μσ-=。
如果样本是属于大样本（n >30）也可写成：X t μσ-=。
在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量； X 为样本平均数； μ为总体平均数； X σ为样本标准差；n 为样本容量。
例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。
问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？检验步骤如下：第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值79.2731.6317X t μσ--=== 第三步 判断因为，以0.05为显著性水平，119df n =-=，查t 值表，临界值0.05(19) 2.093t =，而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。
所以，接受原假设，即进步不显著。
2.双总体t 检验双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
双总体t 检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。
该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
现以相关检验为例，说明检验方法。
一 均值比较和T检验及F检验
t
X1 X 2
2 X 2 X X 2 X1
2 1 2
n 1
=
79.5 71 9.1242 9.9402 2 0.704 9.124 9.940 10 1
பைடு நூலகம்
=3.459。 第三步 判断 根据自由度 df n 1 9 ，查 t 值表 t (9)0.05 2.262 ， t (9)0.01 3.250 。由于实际计 算出来的 t =3.495>3.250= t (9)0.01 ，则 P 0.01 ，故拒绝原假设。 结论为：两次测验成绩有及其显著地差异。 由以上可以看出，对平均数差异显著性检验比较复杂，究竟使用 Z 检验还是使用 t 检 验必须根据具体情况而定，为了便于掌握各种情况下的 Z 检验或 t 检验，我们用以下一览表 图示加以说明。
已知时，用 Z
X
n
单总体
未知时，用 t
X (df n 1) S n
在这里， S 表示总体标准差的估计量，它与样本标准差 X 的关系是：
S
n X n 1
1 ， 2 已知且是独立样本时，用
T 检验原理及公式
t 检验是用 t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 t 检验分为单总体 t 检验和双总体 t 检验。当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样 本容量 n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈 t 分布。
对于要使用 T 检验进行均值比较的变量应该是正态分布的。 如果分析变量明显是非正态 分布的，应该选择非参数检验过程。
II 双总体 t 检验
双总体 t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体 t 检验又分为两种情况 一． 独立样本 t 检验 （检验假设：两个独立样本的 t 检验用于检验两个不相关的样本来自具有相同均值的 总体） 独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检 验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。 独立样本 T 检验要求被检验的两个样本方差要求具有齐性， 如果不齐， 使用校正公式计 算 T 值和自由度。因此，在输出结果中，应该先检查方差齐性（F 检验） ，根据齐性的结果， 在输出表格中选择 T 检验的结果。 二． 相关（配对）样本 t 检验。 （检验假设：配对样本 t 检验（Paired Sample T test）用于检验两个相关的样本是 否来自具有相同均值的总体） 相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组 被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本或配对样 本。 现以相关检验为例，说明检验方法。因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似， 只不过 r 0 。 相关样本的 t 检验公式为：
统计学t检验简介(六)
检验的步骤:
(1)提出假设 H : 38, H1 : 38
(2)计算统计量的值
t
X X
42 38 5.7
3.365
n 1 24 1
(3)确定检验的形式(右尾检验)
(4)统计决断 t 3.365** t230.01 2.500
所以在0.01显著性水平上,拒绝初始假设,接 受备择假设.即:这一届初一学生的自学能力极 其显著地高于上一届.
(4)统计决断
df=20-1=19 t=2.266*> t190.05 2.093
所以在0.05水平上拒绝初始假设,接受备择假设,即该校 初三英语平均分数与全区平均分数有本质区别,或者说, 它不属于平均数为65的总体.
某校上一届初一学生自学能力平均分数 为38,这一届初一24个学生自学能力平均 分数为42,标准差为5.7,假定这一届初一 学生的学习条件与上一届相同,试问这一 届初一学生的自学能力是否高于上一届?
Z
X
63 68 8.6
3.94
确定检验的形式（采用左尾检验） n
46
统计决断
所以在0.01水平上拒
绝 ，接受
，即该校入学考试数学的平均分极其显著地低于全
市的[自平己均总分结数单。侧Z检验的H统3 .计94决** 断 规2H.31则3。 Z] 0.01
Z0.05 1.65
对12名来自城市的学生与14名来自农村的学生进 行心理素质测验，试分析城市学生与农村学生心 理素质有无显著差异。
对12名学生进行培训之后，其培训前后某项心理 测试得分如表5.1所示，试分析该培训是否引起 学生心理变化。
均值比较的概念
单样本T检验的样本量影响
单样本T检验的样本量影响看到过T检验适合⼩样本量的说法，尤其是对30以下的样本量。
做了两个图形验证⼀下。
验证单样本T检验，思路如下：1、随机⽣成10000个均值为1的数据；2、将样本量i从10到1000循环，从10000个总数据中抽取i个数据并进⾏均值为1的T检验，针对每个i做10次取检验p值的平均数；3、记录样本量i和对应平均p值的对应编写，并画散点图。
从第⼀个图看出，样本量对检验的结果并没有很⼤的影响。
⽽传⼊检验的均值参数不是1：0.8的时候，如第⼆图所⽰，也是在样本量较⼤的时候，p值都表现在0.05的拒绝线以下。
⼩样本中很多犯了取伪错误。
COS上益辉的回复：你验证了单独这个⽅法在⼤样本⽐⼩样本“好”，这⼏乎是理所当然的。
问题是如果你认为⼩样本情况下t检验好，你就得找⼀个⽐较，它到底⽐谁好？myTtest <- function(mean_t, mean_v) {x <- c(0)y <- c(0)for (i in 10 : 1000) {x <- append(x, i, after = length(x))pTmp <- replicate(10, {x1 <- replicate(i, rnorm(1, mean = mean_t, sd= 1))t.test(x1, mu = mean_v, alternative = "two.side")$p.value})y <- append(y, mean(pTmp), after = length(y))}t_test <- data.frame(points = x, pval = y)t_test <- subset(t_test, points > 0)plot(t_test, col = rgb(0, 0, 1, 0.3), pch = 20)abline(h = 0.05, v = 30, col = "red")}myTtest(1, 1) #第⼀图效果myTtest(1, 0.8) #第⼆图效果。
t检验计算公式
t 检验计算公式：当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。
1.单总体t 检验单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。
当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
检验统计量为：X t μσ-=。
如果样本是属于大样本（n >30）也可写成：X t μσ-=。
在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量； X 为样本平均数； μ为总体平均数； X σ为样本标准差；n 为样本容量。
例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。
问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？检验步骤如下：第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值79.2731.63X t μσ--=== 第三步 判断因为，以0.05为显著性水平，119df n =-=，查t 值表，临界值0.05(19) 2.093t =，而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。
所以，接受原假设，即进步不显著。
2.双总体t 检验双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
双总体t 检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。
该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
现以相关检验为例，说明检验方法。
SPSS-t检验
数据输入
1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名 两变量：组别、鱼产量。其中组别1表示A料，组 别2表示B料。
2）进入数据视图工作表，输入数据
统计பைடு நூலகம்析
Analyze---compare mean----indendent samples T test
Test variable（输入）:产鱼量
2、选择检验方法和计算检验统计量 因为总体标准差σ未知，所以采用t检验。 Analyze →Compare Means→One-Sample T Test出现如下对话框：
•把x移入到Test Variable(s) 的变量列表； •在Test Value后输入需要 比较的总体均数20； •OK
3、根据检验统计量的结果做出统计推断 基本统计量信息：
T检验
（一）单个总体均数的t检验 （二）独立样本成组t检验 （三）成对样本t检验
（一）单个总体均数的t检验
计算公式
样本平均数与总体平均数差异显著性检验
例：成虾的平均体重为21克，在配合饲料中添加 0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对 虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、 21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、 21.7、21.3、20.7。试检验添加添加0.5%的酵母 培养物是否提高了成虾体重。
从结果中可以看出，统计量t=3.056，P=0.012<α=0.05，因此拒 绝H0，接收H1，即用该方法测量所得结果与标准浓度值有所不 同。认为该方法测量结果所对应总体均数μ与标准浓度μ0间的差 异有统计学意义。
（二）独立样本成组t检验
独立样本：又称非配对样本或成组样本。是指一组数据与另一 组数据没有任何关系，也就是说，两样本资料是相互独立的。 两组的样本容量尽可能相同，可以提高检验的精确度。其均 数差异显著性的t检验，又分为两总体方差相等（方差齐性）和 方差不等两种检验方法。
t检验计算公式
检验计算公式：t 当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量<30，那么这时n 一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈分布。
t 检验是用分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异t t 是否显著。
检验分为单总体检验和双总体检验。
t t t 1.单总体检验t 单总体检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显t 著。
当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量<30，那么样本σn 分布。
检验统计量为：t 。
t =）也可写成：t =在这里，为样本平均数与总体平均数的离差统计量；t 为样本平均数；X 为总体平均数；μ 为样本标准差；X σ 为样本容量。
n 例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。
问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？检验步骤如下：第一步 建立原假设=730H ∶μ第二步 1.63t ===第三步 判断因为，以0.05为显著性水平，，查值表，临界值119df n =-=t ，而样本离差的 1.63小与临界值2.093。
所以，接受原假设，0.05(19) 2.093t =t =即进步不显著。
2.双总体检验t双总体检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
t 双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检t 验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。
该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
现以相关检验为例，说明检验方法。
因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似，只不过。
0r =相关样本的t t =在这里，，分别为两样本平均数；1X 2X ，分别为两样本方差；12X σ22X σ 为相关样本的相关系数。
spss均值检验（均数分析单样本t检验独立样本t检验）
在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。
但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。
因此，均值不相等的样本未必来自不同分布的总体，而均值相等的样本未必来自有相同分布的总体。
也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值比较的内容。
SPSS提供了均值比较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。
平均数比较Means过程用于统计分组变量的的基本统计量。
这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数目(Number of Cases)、方差(Variance)。
Means过程还可以列出方差表和线性检验结果。
[例子]调查了棉铃虫百株卵量在暴雨前后的数量变化，统计暴雨前和暴雨后的统计量，其数据如下：暴雨前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴雨后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”文件中。
1）准备分析数据在数据编辑窗口输入分析的数据，如图4-2所示。
或者打开需要分析的数据文件“DATA4-1.SAV”。
图4-2 数据窗口2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。
出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗口3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进入到因子变量列表“Dependent List:”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个变量进行统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进入分组变量“IndependentList”框里，用户可以从左边变量列表里选择一个或多个分组变量。
T检验法
T检验法T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的资料。
T检验是用于小样本（小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。
它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显着。
T检验是为了观测酿酒质量而发明的。
戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。
戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验，但因其老板认为其为而被迫使用笔名（学生）。
T检验的适用条件：正态分布资料单个样本的t检验目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ。
计算公式：t统计量：自由度：v=n - 1适用条件：(1) 已知一个总体均数；(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；(3) 样本来自正态或近似正态总体。
[]单个样本的t检验实例分析例1 难产儿出生体重= （大规模调查获得），问相同否一般婴儿出生体重μ解：1.建立假设、确定检验水准αH 0:μ = μ（难产儿与一般婴儿出生体重的总均数相等；H0无效假设，nullhypothesis）（难产儿与一般婴儿出生体重的总均数不等；H1备择假设，alternative hypothesis，）双侧检验，检验水准:α =2.计算检验统计量3.查相应界值表，确定P值，下结论查附表1:/= ,t = ,t < / ,P > ,按α = 水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义，尚不能认为难产儿平均出生体重与一般婴儿的出生体重不同[]配对样本t检验配对设计：将受试对象的某些重要特征按相近的原则配成对子，目的是消除混杂因素的影响，一对观察对象之间除了处理因素/研究因素之外，其它因素基本齐同，每对中的两个个体随机给予两种处理。
•两种同质对象分别接受两种不同的处理，如性别、年龄、体重、病情程度相同配成对。
•同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受两种不同的处理•自身对比。
什么是T检验
T检验什么是T检验T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。
它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。
T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。
戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。
戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。
T检验的适用条件：正态分布资料[编辑]单个样本的t检验目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。
计算公式：t统计量：自由度：v=n-1适用条件：(1)已知一个总体均数；(2)可得到一个样本均数及该样本标准误；(3)样本来自正态或近似正态总体。
单个样本的t检验实例分析[1]例1难产儿出生体重一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？解：1.建立假设、确定检验水准αH0:μ=μ0（无效假设，null hypothesis）（备择假设,alternative hypothesis，）双侧检验，检验水准:α=0.052.计算检验统计量3.查相应界值表，确定P值，下结论查附表1:t0.05/2.34=2.032,t=1.77,t<t0.05/2.34,P>0.05,按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义[编辑]配对样本t检验配对设计：将受试对象的某些重要特征按相近的原则配成对子，目的是消除混杂因素的影响，一对观察对象之间除了处理因素/研究因素之外，其它因素基本齐同，每对中的两个个体随机给予两种处理。
•两种同质对象分别接受两种不同的处理，如性别、年龄、体重、病情程度相同配成对。
•同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受两种不同的处理•自身对比。
即同一受试对象处理前后的结果进行比较。
13单样本u检验与t检验.
• 目的：检验两个样本是否来自于同一总体
• 应用：两个总体方差已知，或总体方差未知， 但两个样本均为大样本 • 公式：
u
x1 x2
x x
1
x x
1 2
2 1
2
n1
2 2
n2
安康学院
13
例三：早稻品种产量试验的 u 检验
• 总体：优质早稻品种产量的σ2 = 1.35
• 样本1：A抽样法，抽15个样点，n1 = 15
• 目的：检验此样本是否来自于本总体
• 应用：总体方差已知，或：大样本试验
• 元素：总体方差、样本平均数、样本容量
• 公式：
u
x 0
x
x
0
n
安康学院
6
例一： 玉米新品种试验的 u 检验
• 总体：苏玉糯1号，x ~ N(216.5，45.22) • 样本：奥玉特1号，随机测8个样本鲜果重(g)
• • 小区的平均产量为 = 7.69 (kg) 小区的平均产量为 = 8.77 (kg)
• 样本2：B抽样法，抽9个样点，n2 = 9 • 问：A、B两种抽样法之间是否存在差异？
• 分析：总体方差已知，适合用 u 检验方法。
安康学院
14
例三：u 检验的步骤
• 假设Ho：两种抽样法之间的差异是随机误差 • 计算：两个样本平均数的标准误、u 值
x
u
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0
1.58 0.158 n 100
x 0
x
7.65 7.25 2.532 0.158
安康学院
11
例二： u 检验的统计推断
• 由于临界值：u0.05 = 1.96，u0.01 = 2.58
医学统计学-t检验
单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某 一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为 （样本平均值-总体平均值） / 标准误差。
3
实例分析
例如，医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随 机抽样，进行平均血压值的估计。利用单样本t检验，医生可以比较患者平均血压和已知的总 体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性，并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用 广泛，可用于比较不同基因型、 不同表观遗传信息和不同环境因 素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或 更多群体之间差异的方法。它可 以用于比较顺序数据、类别数据 和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差 异的方法，适用于均值分布差异 较小、样本较小的数据。而方差 分析适合适用于比较多个群体之 间差异的情况、以及数据间的交 互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。
单样本t检验
t检验
▲计算公式：
t 统计量： 自由度：n - 1
X 0 t s n
▲ 适用条件：
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本 标准误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。
例1
• 通过以往大量资料得知某地20岁男子 平均身高为168cm，今随机测量当地16 名20岁男子，得其平均身高172cm，标 准差14cm。问当地现在20岁男子平均 身高是否高于以往？
(3) 确定P值,作出统计推断 查附表3，t界值表，得0.20>P>0.10，按=0.05 水准不拒绝H0 ，尚不能认为两种方法检查的结果不同。
三、两独立样本t检验
▲目的：由两个样本均数的差别推断两样本所代表 的总体均数间有无差别。
▲计算公式及意义：
X1 X 2 t sX 1 X 2
自由度：n1 + n2 –2
这两个平均数很有可能不同。
但能不能据此直接推断两地同性别、同
年龄小学生的平均体重不等？或者说这两个
样本所来自的总体不相同？
此类问题涉及两样本均数的比较。
▲ 适用条件： （1）已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ； （2）样本来自正态或近似正态总体；
2 （3）方差齐 12 2 。
例7-4 为了解内毒素对肌酐的影响，将20只雌性中 年大鼠随机分为甲、乙两组，给不同的处理，结果 如下，问内毒素对肌酐有影响？
按 0.05水准，不拒绝H0，不能认 为两法测定尿铅结果有差别
输入数据
Excel进行t检验步骤（一）
Excel进行t检验步骤（二）
“工具” 验” “数据分析”
“t检
这里假设无效假 设Ho成立，即两 品种无差异，二者 来自同一总体，则 为“双样本等方差 假设”。
t检验及公式
T检验分为三种方法T检验分为三种方法:1、单一样本t检验(One-sample t test),就是用来比较一组数据得平均值与一个数值有无差异。
例如,您选取了5个人,测定了她们得身高,要瞧这五个人得身高平均值就是否高于、低于还就是等于1、70m,就需要用这个检验方法。
2、配对样本t检验(paired-samples t test),就是用来瞧一组样本在处理前后得平均值有无差异。
比如,您选取了5个人,分别在饭前与饭后测量了她们得体重,想检测吃饭对她们得体重有无影响,就需要用这个t检验。
注意,配对样本t检验要求严格配对,也就就是说,每一个人得饭前体重与饭后体重构成一对。
3、独立样本t检验(independent t test),就是用来瞧两组数据得平均值有无差异。
比如,您选取了5男5女,想瞧男女之间身高有无差异,这样,男得一组,女得一组,这两个组之间得身高平均值得大小比较可用这种方法。
总之,选取哪种t检验方法就是由您得数据特点与您得结果要求来决定得。
t检验会计算出一个统计量来,这个统计量就就是t值,spss根据这个t值来计算sig值。
因此,您可以认为t值就是一个中间过程产生得数据,不必理她,您只需要瞧sig值就可以了。
sig值就是一个最终值,也就是t 检验得最重要得值。
上海神州培训中心 SPSS培训sig值得意思就就是显著性(significance),它得意思就是说,平均值就是在百分之几得几率上相等得。
一般将这个sig值与0、05相比较,如果它大于0、05,说明平均值在大于5%得几率上就是相等得,而在小于95%得几率上不相等。
我们认为平均值相等得几率还就是比较大得,说明差异就是不显著得,从而认为两组数据之间平均值就是相等得。
如果它小于0、05,说明平均值在小于5%得几率上就是相等得,而在大于95%得几率上不相等。
我们认为平均值相等得几率还就是比较小得,说明差异就是显著得,从而认为两组数据之间平均值就是不相等得。
单样本t检验的前提条件
单样本t检验的前提条件单样本t检验是一种常用的统计检验方法，用来比较一组数据的平均数是否与其他数据的平均数有显著差异。
在进行单样本t检验之前，有几个前提条件需要满足：
1.样本数据应该具有正态分布，即数据分布的形状应该
是高峰、低谷、高峰的样子。
如果数据不具有正态分
布，可以通过转换数据或使用其他统计检验方法来解
决。
2.样本数据的方差应该相等。
如果方差不相等，可以通
过调整样本数据的大小或使用其他统计检验方法来解
决。
3.样本数据之间不应该存在显著的相关性。
如果样本数
据之间存在相关性，可以通过选择不同的样本或使用
其他统计检验方法来解决。
4.样本数据应该是独立的。
如果样本数据之间存在相关
性，可以通过选择不同的样本或使用其他统计检验方
法来解决。
5.样本数据的大小应该足够大。
样本数据越大，统计检
验的结果越可靠。
通常，样本数据的大小应该在30以上，才能保证统计检验的结果的可靠性。
定量资料的t检验医学统计学
定量资料的t检验医学统计学在医学研究中，我们经常需要比较两组数据之间的差异性，以便评估某种治疗方法或者疾病的发生率。
统计学中的t检验是一种常用的方法来检测这种差异是否具有统计学意义。
本文将详细介绍定量资料的t检验，在医学研究中的应用和实际操作流程。
什么是t检验t检验（t-test）是指在一定条件下，将两个样本的平均数进行比较的统计方法。
它是在小样本情况下用于判断两个正态总体均值是否有显著差异的一种参数假设检验方法。
t检验的实质就是在比较两组数的平均值是否有明显的差别，以此来推断两组数是否来自同一总体。
在医学研究中，通常我们会将患者分成两组，一组接受某种治疗方法，一组不接受。
通过比较两组的实验数值，来验证这种治疗方法是否有效。
t检验的分类t检验有两种基本形式：单样本t检验和双样本t检验。
单样本t检验单样本t检验（One-sample t-test）是用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体均值相等的方法。
它突出了使用t分布来处理样本数量较少的情况。
在医学研究中，单样本t检验通常用于评估一种新药物的疗效，比较某种检查的结果与标准值之间的差异等等。
双样本t检验双样本t检验（Two-sample t-test）是用于比较两个样本的平均数是否有显著差异的方法。
在医学研究中，双样本t检验通常用于评估某种治疗方法与对照组的效果，比较不同性别、不同治疗方法等等的差异。
t检验前提条件t检验有一些前提条件，需要满足才能保证结果的有效性，一般包括以下几个方面：1.数据正态性：样本数据应当是正态分布的，正态性检验方法有Q-Q图、Shapiro-Wilk检验等。
2.数据独立：要求样本数据必须是互相独立的，即任何样本数值的变化，不会影响其他样本数据的取值。
3.方差齐性：要求两个样本具有相同的方差水平，即一组数据的变异程度与另一组相等，方差齐性检验方法有F检验、Levene检验等。
4.样本量要求：整体来说，t检验在样本数量较小时，效果更为显著。
t检验的检验统计量定义
t检验的检验统计量定义t检验是一种常用的重要的统计方法，它能够检验不同样本之间的差异。
在进行t检验时，我们需要用到一个核心的统计量，那就是t 值或t统计量。
本文将向您介绍t检验的检验统计量定义以及其实际应用。
t检验涉及两个独立样本的平均数差异或一个样本观测值的平均数与某一特定数值的差异。
为了得出t值或t统计量，我们需要先计算出样本均值、标准差、样本量以及差异值。
接下来，我们将差异值除以标准误差。
t值的定义可以用下面的公式表示：t = (x1 – x2) / (s / sqrt(n))其中，x1和x2是两个样本的均值，s是样本标准差，n是样本量。
除以sqrt(n)是为了消除样本量差异的影响，在t值的计算中占有着重要的地位。
统计学家们在发展t检验时还提出了其他不同的t检验统计量，如重复测量t检验和相关t检验。
t值计算出来后，可以得到t统计量的值。
注意，t统计量的值越大，意味着样本之间的差异越大，t检验解释偏差的程度越高。
t检验的应用非常广泛。
在实验设计中，t检验通常用于比较两个样本的平均值是否相等。
在对检验统计量的解释中，我们可以参考t 值的符号以及显著性水平的设定。
如果t值为正数，表示第一个样本的均值比第二个样本的均值要大；如果是负数，则表示反过来。
显著性水平是预设的阈值，如0.05或者0.01等。
当t统计量的值大于显著性水平所设定的临界值时，我们可以拒绝零假设并得出两个样本的均值差异显著存在的结论。
总之，t检验的检验统计量定义很重要，它是t检验的核心部分，可以帮助我们判断两个样本的差异是否显著存在，并作出科学的决策。
在实际应用中，了解t检验统计量的定义可以提高我们的统计学识别力，为我们的数据分析提供准确、可靠的结果。
实验三基本统计分析与单一样本t检验
本实验的主要发现
实验结果显示，样本均值与已 知总体均值存在显著差异，说 明样本数据与总体数据存在偏 离。
通过单一样本t检验，我们发现 样本数据的标准差较小，说明 样本数据相对集中。
本实验中，样本数据的分布呈 现出正态分布的特点，符合统 计学中的正态分布假设。
对实际应用的启示
在实际应用中，当需要对总体数据进 行推断时，可以采用本实验的方法对 样本数据进行统计分析，以了解样本 数据与总体数据的差异。
样本选取
为了保证实验结果的可靠性，我们选 取了其中50名年龄、性别、体重等特 征相似的受试者作为样本。
使用统计软件进行单一样本t检验
01
软件选择：我们选择了SPSS软件进行统计分析，因为其 功能强大且易于操作。
04
2. 在菜单栏中选择“分析”-“比较均值”-“单一样本t 检验”。
02
实验步骤
05
3. 在弹出的对话框中，将体重作为检验变量，将标准值 设定为某个特定值（例如，正常体重范围的中值）。
实验三基本统计分析与单一样本t 检验
目录
• 引言 • 基本统计概念 • 单一样本t检验的原理 • 单一样本t检验的步骤 • 实验操作与演示 • 结论
01 引言
主题简介
01
基本统计分析与单一样本t检验是 统计学中常用的方法，用于分析 单一样本数据的均值与已知的参 考值或理论值之间的差异。
02
在科学实验、医学研究、社会科 学调查等领域，单一样本t检验被 广泛应用于检验样本均值是否显 著不同于已知的参考值。
实验目的
掌握单一样本t检验 的基本原理和方法。
了解单一样本t检验 在实际问题中的应用 和注意事项。
学习如何使用统计软 件进行单一样本t检 验。
t检验计算公式
n <30,那么这时建立原假设H 。
=73 第二步 计算t 值X 」79.2-73 t17"63第三步判断 因为， t 检验计算公式:当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量 一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈 t 分布t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异 是否显著。
t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。
1.单总体t 检验单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。
当总体分布是正态分布，如总体标准差 匚未知且样本容量n <30,那么样本 平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
检验统计量为：n -1如果样本是属于大样本(n >30)也可写成:在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量;X 为样本平均数;J 为总体平均数;二X 为样本标准差;n 为样本容量。
例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为 73分，标准差为17 分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。
问二年级 学生的英语成绩是否有显著性进步？检验步骤如下：第一步n -1以0.05为显著性水平，df =n-1=19,查t 值表，临界值 t(19)o.o5 =2.093，而样本离差的t = 1.63小与临界值2.093。
所以，接受原假设, 即进步不显著。
2.双总体t检验双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
双总体t检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。
该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
现以相关检验为例，说明检验方法。
因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似，只不过r = 0。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科学生实验报告
学号：******** 姓名：********** 学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A
班
实验课程名称：生物统计学实验
教师：孟丽华（讲师）
开课学期：2012 至2013 学年下学
期
填报时间：2013 年 4 月9 日
云南师范大学教务处编印
值与2α值的大小；P值>0.05不显著，P<0.05显著，P<0.01极显著若为单尾
检测，根据表中的t值，查表确定P值(P>0.05不显著，P<0.05显著，
P<0.01极显著)；
(四)、实验内容：
内容：生物统计学（第四版）第四章习题 4.6
实验方法步骤
1、启动spss软件：开始→所有程序→SPSS→spss for windows→spss 18.0 for windows，直接进入SPSS数据编辑窗口进行相关操作；
2、定义变量，输入数据。
点击“变量视图”定义变量工作表，用“name”
命令定义变量“桃树枝条含氮量”（小数点两位）及标签为“桃树枝条的含氮量（%）”；点击“变量视图工作表”，把10组桃树枝条的含氮量的数据输入到单
元格中；
3、设置分析变量。
数据输入完后，点菜单栏：“分析”→“比较均值”
→“单样本T检验（S）”，将“桃树枝条含氮量”移到检验变量列表中进行分析，检验值（V）改为2.40，点“确定”便出结果；
4、表格绘制出来后，进行检查修改，将其复制到实验报告中，将虚框隐藏等；
5、将所求的描述性统计指标数据表格保存，对其所求得的结果进行分析，书写实验
报告。
（五）、实验结果：
T-TEST
/TESTVAL=2.40
/MISSING=ANALYSIS
/VARIABLES=桃树枝条含氮量
/CRITERIA=CI(.95).
签名：年月日。