T检验例题资料

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t检验经典案例集

1.某地随机抽样调查了部分健康成人的红细胞数和血红蛋白量，结果如下表：某年某地健康成年人的红细胞数和血红蛋白含量指标性别例数均数标准差标准值*红细胞数男360 4.66 0.58 4.84（1012/L）女255 4.18 0.29 4.33血红蛋白男360 134.5 7.1 140.2（g/L）女255 117.6 10.2 124.7*实用内科学(1976年)所载均数(转为法定单位)请就上表资料：(1)说明女性的红细胞数与血红蛋白的变异程度何者为大？(2)计算男性两项指标的抽样误差。

(3)试估计该地健康成年女性红细胞数的均数。

(4)该地健康成年男、女血红蛋白含量是否不同？(5)该地男性两项血液指标是否均低于上表的标准值(若测定方法相同)？2.一药厂为了解其生产的某药物（同一批次）之有效成份含量是否符合国家规定的标准，随机抽取了该药10片，得其样本均数为103.0mg，标准差为2.22mg。

试估计该批药剂有效成份的平均含量。

3.通过以往大量资料得知某地20岁男子平均身高为1.68米，今随机测量当地16名20岁男子，得其平均身高为1.72米，标准差为0.14米。

问当地现在20岁男子是否比以往高？4.为了解某一新降血压药物的效果，将28名高血压病患者随机分为试验组和对照组，试验组采用新降压药，对照组则用标准药物治疗，测得治疗前后的舒张压(mmHg)如下表。

问：(1)新药是否有效？(2)要比较新药和标准药的疗效是否不同，请用下述两种不同方式分别进行检验：I仅考虑治疗后的舒张压；II考虑治疗前后舒张压之差。

您认为两种方法各有何优缺点？何种方法更好？两种药物治疗前后的舒张压(mmHg)药治疗前102 100 92 98 118 100 102 116 109 116 92 108 102 100 治疗后90 90 85 90 114 95 86 84 98 103 88 100 88 86标准药病人号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 治疗前98 103 110 110 110 94 104 92 108 110 112 92 104 90 治疗后100 94 100 105 110 96 94 100 104 109 100 95 100 855.某医师观察某新药治疗肺炎的疗效，将肺炎病人随机分为新药组和旧药组，得两组的退热天数如下表。

t检验习题及答案

例题7.5一家食品生产企业以生产袋装食品为主，每天的产量大约为8000袋左右。

按规定每袋的重量应为100g。

为对产品质量进行检测，企业质检部门经常要进行抽检，以分析每袋重量是否符合要求。

现从某天生产的一批食品中随机抽取25袋，测得每袋重量如表7—2所示。

表7—225袋食品的重量112.5 101.0 103.0 102.0 110.5102.6 107.5 95.0 108.8 115.6100.0 123.5 102.0 101.6 102.2116.6 95.4 97.8 108.6 105.0136.8 102.8 101.5 98.4 93.3已知产品重量的分布，且总体标准差为10g，试估计该天产品平均质量的置信区间，以为95%建立该种食品重量方差的置信区间。

解：已知δ=10，n=25，置信水平1-α=95%，Z x/2=1.96案例处理摘要案例有效缺失合计N 百分比N 百分比N 百分比重量25 100.0% 0 .0% 25 100.0%描述统计量标准误重量均值105.7600 1.93038 均值的95% 置信区间下限101.7759上限109.74415% 修整均值104.8567中值102.6000方差93.159标准差9.65190极小值93.30极大值136.80范围43.50四分位距9.15偏度 1.627 .464峰度 3.445 .902 重量重量 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 9 . 34.00 9 . 557810.00 10 . 01112222234.00 10 . 57882.00 11 . 02。

t检验学生课堂练习

例1：某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，数据见表1-1.问从事铅作业男性工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？
表1-1 从事铅作业男性工人的血红蛋白含量
例2：桃树枝条的常规含氮量为2.40%，现对一桃树新品种枝条的含氮量进行了10次测定，其结果为：2.38%、2.38%、2.41%、2.50%、2.47%、2.41%、2.38%、2.26%、2.32%、2.41%，试问该测定结果与常规枝条含氮量有无差别。

例3某医师研究血清转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常人和15名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（μg/L），结果如表1-3所示。

推断血清转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的意义表1-3 血清转铁蛋白含量
例4假说：“北方动物比南方动物具有较短的附肢。

”为验证这一假说，调查了如下鸟翅（mm）资料：北方的：
120,113,125,118,116,114,119；南方的：
116,117,121,114,116,118,123,120.试检验这一假说
例5高效液相色谱法测定甘草和炙甘草中甘草酸的含量，数据如下表所示。

试判断甘草与炙甘草中甘草酸的含量是否不同。

甘草与炙甘草中甘草酸的含量（g/100g）
甘草 3.3 2.2 2.2 4.4 2.9
炙甘草 2.6 1.7 1.8 3.5 2.4。

t检验例题

t检验例题假设我们有两组数据，分别是A组和B组。

我们想要检验A组和B组的平均值是否有显著差异。

以下是一个t检验的例题：假设A组是一组人的体重数据，B组是另一组人的体重数据。

我们想要检验A组和B组的平均体重是否有显著差异。

A组的体重数据：[60, 65, 70, 75, 80]B组的体重数据：[55, 60, 65, 70, 75]首先，我们需要计算出每组数据的平均值和标准差。

A组的平均值：(60 + 65 + 70 + 75 + 80) / 5 = 70B组的平均值：(55 + 60 + 65 + 70 + 75) / 5 = 65A组的标准差：sqrt(((60-70)^2 + (65-70)^2 + (70-70)^2 + (75-70)^2 + (80-70)^2) / 4) = sqrt(250) ≈ 15.81B组的标准差：sqrt(((55-65)^2 + (60-65)^2 + (65-65)^2 + (70-65)^2 + (75-65)^2) / 4) = sqrt(62.5) ≈ 7.91然后，我们可以使用t检验来确定这两组数据的平均值是否有显著差异。

t值的计算公式为：t = (A组的平均值 - B组的平均值) / sqrt((A组的标准差^2/ A组的样本数) + (B组的标准差^2/ B组的样本数))t值 = (70 - 65) / sqrt((15.81^2 / 5) + (7.91^2 / 5)) ≈ 0.71最后，我们需要查找t分布表，确定给定的t值对应的p值。

假设显著性水平为0.05，自由度为8（A组样本数 - 1 + B组样本数 - 1 = 4 + 4 = 8）。

查表得到，当自由度为8时，t分布的临界值为±2.306。

因为0.71 < 2.306，所以我们无法拒绝原假设，即A组和B组的平均体重没有显著差异。

这就是一个t检验的例题。

通过计算t值并查找t分布表中的临界值，我们可以得出结论是否拒绝原假设。

生物统计t检验的试题及答案

生物统计t检验的试题及答案1. 单样本t检验适用于哪种类型的数据？A. 两个独立样本的比较B. 配对样本的比较C. 一个样本与已知总体均值的比较D. 多个独立样本的比较答案：C2. 独立样本t检验的前提条件是什么？A. 样本必须是正态分布B. 样本必须是配对的C. 样本必须是等方差的D. 样本必须是随机抽样答案：C3. 在进行t检验时，如果样本量较小（通常小于30），应该如何处理？A. 使用正态分布近似B. 使用非参数检验C. 使用配对样本t检验D. 使用独立样本t检验答案：B4. 配对样本t检验用于比较哪两种类型的数据？A. 两个独立样本B. 两个相关样本C. 两个不同时间点的样本D. 两个不同条件下的样本答案：B5. t检验中，自由度是如何计算的？A. 自由度等于样本量B. 自由度等于样本量减去1C. 自由度等于样本量减去2D. 自由度等于样本量除以2答案：B6. 如果t检验的结果显示p值小于0.05，这意味着什么？A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 结果是偶然的D. 结果是显著的答案：A7. 在t检验中，零假设通常是什么？A. 两组样本均值之间存在显著差异B. 两组样本均值之间不存在显著差异C. 样本均值与总体均值之间存在显著差异D. 样本均值与总体均值之间不存在显著差异答案：B8. 效应量在t检验中有什么作用？A. 衡量样本大小B. 衡量两组样本均值之间的差异大小C. 衡量数据的方差D. 衡量数据的正态性答案：B9. 在进行t检验时，如果样本数据不满足正态分布，应该如何处理？A. 忽略不计B. 使用非参数检验C. 增加样本量D. 转换数据答案：B10. t检验的结果如何解释？A. t值越大，差异越显著B. p值越小，差异越显著C. 自由度越高，差异越显著D. 效应量越大，差异越显著答案：B。

生物统计学t检验的试题及答案

生物统计学t检验的试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 在生物统计学中，t检验主要用于比较哪两类数据？A. 两个独立样本的均值B. 两个相关样本的均值C. 多个独立样本的均值D. 多个相关样本的均值答案：A2. t检验的基本假设是什么？A. 两组数据的方差相等B. 两组数据的方差不相等C. 两组数据服从正态分布D. 两组数据服从泊松分布答案：C3. 以下哪个不是t检验的类型？A. 单样本t检验B. 独立样本t检验C. 配对样本t检验D. 方差分析（ANOVA）答案：D4. 当样本量较大时，t分布会趋近于哪种分布？A. 正态分布B. 泊松分布C. t分布D. F分布答案：A5. 在进行t检验时，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），我们通常会得出什么结论？A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法得出结论D. 需要更多的数据答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）6. t检验中，以下哪些因素会影响自由度的计算？A. 样本大小B. 样本均值C. 样本方差D. 样本标准差答案：A, C7. 在进行配对样本t检验时，以下哪些情况是适用的？A. 同一受试者在不同时间点的测量B. 同一受试者在不同条件下的测量C. 两个不同受试者组的比较D. 两个独立样本的比较答案：A, B8. t检验的结果通常包括哪些统计量？A. t值B. 自由度C. p值D. 置信区间答案：A, B, C9. 在解释t检验结果时，以下哪些因素是重要的？A. t值的大小B. 自由度C. p值D. 样本量答案：A, C10. t检验的假设检验中，以下哪些是正确的？A. 零假设通常表示两组之间没有差异B. 备择假设通常表示两组之间有差异C. p值小于显著性水平时，拒绝零假设D. p值大于显著性水平时，接受零假设答案：A, B, C三、简答题（每题5分，共20分）11. 描述t检验中零假设和备择假设的含义。

答：在t检验中，零假设（H0）通常表示两组数据之间没有显著差异，即它们的均值相等。

t检验试题及详细答案

t检验试题及详细答案一、选择题1. 以下哪种情况最适合使用独立样本t检验？A. 比较两个相关样本的平均值B. 比较两个独立样本的平均值C. 比较一个样本的平均值与总体已知的平均值D. 比较多个样本的平均值答案：B2. 在进行t检验之前，需要满足哪些基本假设？A. 数据应呈正态分布B. 方差齐性C. 数据应随机抽取D. 所有上述答案：D3. 如果两个独立样本的方差不等，应该使用哪种t检验？A. 独立样本t检验B. 配对样本t检验C. Welch's t检验D. 单样本t检验答案：C二、简答题1. 解释什么是t检验，并说明它在统计分析中的应用。

t检验是一种统计检验方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。

它广泛应用于社会科学、生物学、经济学等领域，以确定实验处理的效果是否显著，或者两组数据是否来自具有相同均值的总体。

t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验，根据不同的实验设计和数据类型选择适当的t检验。

2. 说明在什么情况下应该使用配对样本t检验。

配对样本t检验用于比较同一组受试者在不同条件下或者在不同时间点的两次测量的平均值。

例如，在医学研究中，可能会对同一组病人在治疗前后的血压进行测量，以确定治疗效果是否显著。

在这种情况下，由于每个受试者的两次测量是相关的，因此使用配对样本t检验来分析数据。

三、计算题一个研究者想要了解音乐训练对儿童注意力的影响。

研究中，20名儿童在进行音乐训练前后的注意力测试分数被记录下来。

训练前的分数平均值为75，标准差为10；训练后的分数平均值为85，标准差为12。

请问音乐训练是否有显著影响？解：使用配对样本t检验来分析这个问题。

t = (M2 - M1) / sqrt((SD2^2 + SD1^2) / n)= (85 - 75) / sqrt((12^2 + 10^2) / 20)= 10 / sqrt((144 + 100) / 20)= 10 / sqrt(244 / 20)= 10 / sqrt(12.2)= 10 / 3.5计算得到t值约为2.86。

生物统计学t检验的试题及答案

生物统计学t检验的试题及答案生物统计学T检验的试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. T检验中，当总体方差未知且样本量较小时，应使用以下哪种检验方法？A. Z检验B. T检验C. U检验D. F检验答案：B2. 在进行独立样本T检验时，以下哪个条件是必须满足的？A. 两个样本的方差必须相等B. 两个样本的均值必须相等C. 两个样本的样本量必须相等D. 两个样本必须独立答案：D3. 配对样本T检验适用于以下哪种情况？A. 两个独立样本的比较B. 同一样本在不同时间点的比较C. 两个样本的方差比较D. 三个以上样本的比较答案：B4. 在T检验中，如果自由度为10，且T统计量的值为2.5，查表得知相应的P值为0.02，那么我们可以得出以下哪种结论？A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法判断D. 需要更多的数据答案：A5. 以下哪个选项不是T检验的前提条件？A. 数据应呈正态分布B. 样本应独立C. 数据应呈均匀分布D. 总体方差未知答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）6. T检验可以分为哪几种类型？A. 单样本T检验B. 独立样本T检验C. 配对样本T检验D. 方差分析答案：ABC7. 在进行T检验时，以下哪些因素会影响自由度的计算？A. 样本量B. 组别数量C. 总体方差D. 样本均值答案：AB8. 以下哪些情况下，我们不能使用T检验？A. 数据不呈正态分布B. 样本量非常大C. 样本不独立D. 总体方差已知答案：AC9. T检验的结果通常包括哪些统计量？A. T统计量B. 自由度C. P值D. 置信区间答案：ABC10. 配对样本T检验中，以下哪些因素是必须满足的？A. 样本必须是配对的B. 样本量必须相等C. 样本必须独立D. 配对样本的差值应呈正态分布答案：ABD三、填空题（每题2分，共10分）11. 在独立样本T检验中，如果两个样本的方差不相等，我们可以使用________检验。

生物统计t检验例题

生物统计t检验例题生物统计中的t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均值是否存在显著差异。

下面我将给出一个生物统计中的t 检验例题，并从多个角度进行全面回答。

例题：研究人员想要比较两种不同肥料对植物生长的影响。

他们随机选择了两个相同大小的花园，将第一个花园标记为实验组，施加肥料A；将第二个花园标记为对照组，不施加肥料。

在一定时间后，测量了两个花园中植物的平均高度，并得到以下数据：实验组（肥料A），12, 15, 13, 14, 16。

对照组（无肥料），10, 11, 9, 12, 10。

问题1，请用t检验判断两组样本均值是否存在显著差异，并解释结果。

回答1，首先，我们可以使用配对样本t检验来比较两组样本均值是否存在显著差异。

在这个例子中，我们有两组样本，实验组和对照组。

假设实验组的均值为μ1，对照组的均值为μ2。

我们的原假设（H0）是两组样本均值相等，备择假设（H1）是两组样本均值不相等。

我们可以使用以下公式计算t值：t = (x1 x2) / sqrt(s^2/n)。

其中，x1和x2分别为两组样本的均值，s为两组样本的标准差，n为样本容量。

对于实验组（肥料A），均值x1 = (12 + 15 + 13 + 14 + 16) / 5 = 14，标准差s1 = sqrt((12-14)^2 + (15-14)^2 + (13-14)^2 + (14-14)^2 + (16-14)^2) / 4 = 1.58。

对于对照组（无肥料），均值x2 = (10 + 11 + 9 + 12 + 10) / 5 = 10.4，标准差s2 = sqrt((10-10.4)^2 + (11-10.4)^2 +(9-10.4)^2 + (12-10.4)^2 + (10-10.4)^2) / 4 = 1.14。

将数据代入公式，我们可以计算出t值：t = (14 10.4) / sqrt((1.58^2/5) + (1.14^2/5)) ≈ 3.02。

t检验的试题及答案

t检验的试题及答案1. 单样本t检验的目的是：A. 比较两个独立样本的均值B. 比较两个相关样本的均值C. 比较一个样本的均值与总体均值D. 比较两个独立样本的方差答案：C2. 在进行t检验时，如果样本量较小，通常需要满足的假设是：A. 总体分布是正态的B. 总体分布是均匀的C. 总体分布是二项的D. 总体分布是泊松的答案：A3. 以下哪个选项不是t检验的前提条件？A. 独立性B. 正态性C. 方差齐性D. 样本容量答案：D4. 配对样本t检验用于检验：A. 两个独立样本的均值差异B. 两个相关样本的均值差异C. 一个样本的均值与总体均值的差异D. 两个样本的方差差异答案：B5. 独立样本t检验的计算公式为：A. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n1) + (S2^2 / n2))B. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n1) - (S2^2 / n2))C. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n1) * (S2^2 / n2))D. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n1) + (S2^2 / n2)) * sqrt((n1 - 1) * (n2 - 1))答案：A6. 如果t检验的p值小于0.05，我们通常认为：A. 有足够证据拒绝零假设B. 没有足够证据拒绝零假设C. 有足够证据支持零假设D. 没有足够证据支持零假设答案：A7. 在进行t检验时，如果样本数据不满足正态分布，可以采用以下哪种方法进行校正？A. 转换数据B. 使用非参数检验C. 增加样本量D. 重新收集数据答案：B8. 以下哪个选项是t检验的零假设？A. 两组样本的均值存在显著差异B. 两组样本的均值不存在显著差异C. 两个样本的方差存在显著差异D. 两个样本的方差不存在显著差异答案：B9. 配对样本t检验的计算公式为：A. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n) + (S2^2 / n))B. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n) - (S2^2 / n))C. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n) * (S2^2 / n))D. t = (X̄1 - X̄2) / sqrt((S1^2 / n) + (S2^2 / n)) * sqrt((n - 1))答案：D10. 单样本t检验的自由度是：A. n - 1B. nC. n + 1D. n - 2答案：A。

医学统计学卡方检验 t检验使用场景例题

医学统计学中的卡方检验和t检验是两种常见的假设检验方法，它们在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值。

下面我们将分别介绍这两种方法的使用场景，并通过实际例题加以说明。

一、卡方检验的使用场景1. 适用于分类型数据的比较分析在医学研究中，经常需要对不同的类别进行比较，例如治疗组和对照组、男性患者和女性患者等。

此时可以使用卡方检验来判断两个或多个分类变量之间是否存在相关性或差异性。

2. 适用于观察数据和期望数据的拟合程度检验在一些医学实验中，我们会根据已知的理论分布假设，计算出期望的数据分布情况。

然后通过卡方检验来判断实际观察到的数据与期望数据之间的拟合程度。

二、t检验的使用场景1. 适用于两组数值型数据的均值比较在医学实验或临床研究中，我们常常需要比较两组数值型数据的均值，例如药物治疗组和安慰剂对照组的疗效比较。

此时可以使用t检验来判断两组数据的均值是否有显著差异。

2. 适用于独立样本和配对样本的比较根据样本数据的不同特点，t检验可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。

独立样本t检验适用于两组数据之间的比较，而配对样本t检验适用于同一组数据在不同条件下的比较。

三、卡方检验和t检验的实际例题下面我们通过具体的实例来进一步说明卡方检验和t检验的使用方法。

例题一：卡方检验某医院对两种不同治疗方案的疗效进行比较，收集了100例患者的数据，其中治疗方案A的疗效有效的有60例，无效的有40例；治疗方案B的疗效有效的有45例，无效的有55例。

现在需要使用卡方检验来判断两种治疗方案的疗效是否存在显著差异。

解析：（1）建立假设H0：两种治疗方案的疗效没有显著差异H1：两种治疗方案的疗效存在显著差异（2）计算卡方值根据实际观察到的数据和期望数据，计算出卡方值，并查找卡方分布表得到显著性水平。

（3）判断结果根据计算得到的卡方值和显著性水平，判断是否拒绝原假设，从而得出结论。

例题二：t检验某药厂新研发了一种降压药，为了评价其降压效果，随机选择了30名患者接受治疗，并记录治疗前后的收缩压数据。

t检验试题及答案

t检验试题及答案
1. 单样本t检验的目的是检验样本均值与已知总体均值之间是否存在显著差异。

（对/错）
答案：对
2. 以下哪项不是t检验的前提条件？
A. 样本数据应来自正态分布
B. 样本数据应是独立的
C. 样本量应该足够大
D. 总体方差未知
答案：C
3. 双样本t检验用于比较两个独立样本均值的差异是否显著。

（对/错）
答案：对
4. 假设检验的四个步骤包括：
A. 提出假设
B. 计算检验统计量
C. 确定显著性水平
D. 做出决策
答案：A, B, C, D
5. 以下哪个选项不是t检验的类型？
A. 单样本t检验
B. 配对样本t检验
C. 双样本t检验
D. 方差分析
答案：D
6. 在进行t检验时，如果p值小于显著性水平α，那么可以拒绝零假设。

（对/错）
答案：对
7. 配对样本t检验用于比较两个相关样本均值的差异是否显著。

（对/错）
答案：对
8. 以下哪个选项是t检验的前提条件？
A. 样本数据应来自正态分布
B. 样本数据应是独立的
C. 总体方差已知
D. 样本量应该足够大
答案：A
9. 假设检验中，零假设通常表示没有效应或者没有差异。

（对/错）
答案：对
10. 以下哪个选项是t检验的计算公式？
A. t = (x̄ - μ) / (s / √n)
B. t = (x̄ - μ) / (σ / √n)
C. t = (x̄ - μ) / (s / n)
D. t = (x̄ - μ) / (σ / n)
答案：B。

计量经济学t检验例题

计量经济学t检验例题当涉及到计量经济学中的t检验时，我们可以通过一个例题来说明。

假设我们正在研究某个公司的销售数据，并且想要判断某个市场策略是否对销售额有显著影响。

我们采集了两组数据，一组是在实施市场策略前的销售额，另一组是在实施市场策略后的销售额。

问题，我们如何使用t检验来判断市场策略对销售额的影响是否显著？回答：首先，我们需要明确零假设和备择假设。

在这个例子中，零假设可以设定为市场策略对销售额没有显著影响，备择假设可以设定为市场策略对销售额有显著影响。

接下来，我们需要计算t统计量。

计算t统计量需要用到样本均值、样本标准差和样本大小。

我们可以计算出实施市场策略前和实施市场策略后的销售额的样本均值、样本标准差和样本大小。

然后，我们可以使用t检验的公式来计算t统计量。

t统计量的计算公式为，t = (样本均值1 样本均值2) / sqrt((样本标准差1^2 / 样本大小1) + (样本标准差2^2 / 样本大小2))。

接下来，我们需要确定显著性水平，通常设定为0.05或0.01。

显著性水平表示我们能够接受零假设的最大概率。

然后，我们可以查找t分布表或使用统计软件来确定临界值。

临界值是在给定显著性水平下，使得我们能够拒绝零假设的t统计量的最小值。

最后，我们将计算得到的t统计量与临界值进行比较。

如果计算得到的t统计量大于临界值，则我们可以拒绝零假设，即市场策略对销售额有显著影响；如果计算得到的t统计量小于临界值，则我们无法拒绝零假设，即市场策略对销售额没有显著影响。

需要注意的是，t检验还有一些前提条件需要满足，例如样本应当是随机抽取的、样本应当来自正态分布总体等。

如果这些前提条件不满足，可能会影响t检验的结果。

以上是关于如何使用t检验来判断市场策略对销售额影响的一个例子。

在实际应用中，我们还需要考虑其他因素，如样本的代表性、样本容量的大小等，以确保我们得出的结论具有统计学意义。

t检验试题及详细答案

t检验试题及详细答案1. 单样本t检验的目的是（）A. 比较两个独立样本均值B. 比较两个配对样本均值C. 比较一个样本均值与已知总体均值D. 比较两个独立样本方差答案：C2. 双样本t检验适用于以下哪种情况？（）A. 两个独立样本，方差相等B. 两个独立样本，方差不相等C. 两个配对样本D. 两个独立样本，方差未知答案：D3. 以下哪个选项不是t检验的前提条件？（）A. 样本数据是随机且独立的B. 样本数据服从正态分布C. 样本数据是连续的D. 样本量必须大于30答案：D4. 配对样本t检验用于比较（）A. 两个独立样本均值B. 两个配对样本均值C. 一个样本均值与已知总体均值D. 两个独立样本方差答案：B5. 在进行t检验时，如果样本量较小且方差未知，应使用（）A. 单样本t检验B. 双样本t检验C. 单样本z检验D. 双样本z检验答案：B6. 假设检验的零假设（H0）通常表示（）A. 两个样本均值有显著差异B. 两个样本均值没有显著差异C. 一个样本均值与已知总体均值有显著差异D. 一个样本均值与已知总体均值没有显著差异答案：D7. t检验中，t值的计算公式为（）A. t = (样本均值 - 总体均值) / 标准误差B. t = (样本均值 - 总体均值) / 标准差C. t = (样本均值 - 总体均值) / 样本方差D. t = (样本均值 - 总体均值) / 样本标准差答案：A8. 在t检验中，如果计算出的t值大于临界t值，则（）A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 无法判断D. 需要重新收集数据答案：A9. 以下哪个选项是t检验的结论？（）A. 样本均值等于总体均值B. 样本均值不等于总体均值C. 样本均值大于总体均值D. 样本均值小于总体均值答案：B10. 在进行t检验时，如果p值小于显著性水平α，则（）A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 无法判断D. 需要重新收集数据答案：A。

t检验例题以及解析

t检验例题以及解析
当进行 t 检验时，我们通常会比较两组数据的平均值，以确定
它们是否存在显著差异。

下面我将以一个例题为例，然后给出解析。

假设我们对一种新药的疗效进行了测试。

我们有两组患者，一
组接受了新药，另一组接受了安慰剂。

我们想知道新药是否比安慰
剂更有效。

假设我们的零假设是，新药的疗效与安慰剂相同，备择假设是，新药的疗效比安慰剂更好。

我们进行了实验，并记录了两组患者的治疗效果数据。

现在我
们要进行 t 检验来确定这两组数据的平均值是否存在显著差异。

首先，我们计算每组数据的平均值和标准差。

然后，我们使用
t 检验的公式计算 t 值。

接下来，我们查找 t 分布表，确定 t 临
界值。

最后，我们将计算得到的 t 值与 t 临界值进行比较，以确
定是否拒绝零假设。

解析：
假设我们进行 t 检验后得到的 t 值为2.31，而自由度为28（假设样本量为30，因此自由度为30-1=29），在显著性水平为0.05的情况下，t 分布表告诉我们 t 临界值为2.045。

因为我们得到的 t 值大于 t 临界值，所以我们可以拒绝零假设，即可以得出结论，新药的疗效与安慰剂存在显著差异。

除了这种数值计算的方法，我们还可以从 t 检验的原理、假设条件、实际应用等多个角度进行解析。

希望这个例题和解析能够帮助你更好地理解 t 检验的应用和原理。

t检验例题

用t检验的例题例1：某食品生产企业以生产袋装食品为主，每天的产量大约为8000袋左右。

按规定每袋的重量应为100g。

为对产品质量进行检测，企业质检部门经常要进行抽检，以分析每袋重量是否符合要求。

现从某天生产的一批食品中随机抽取25袋，测得每袋重量如下：112.5 101.0 103.0 102.0 110.5 102.6 107.5 95.0 108.8 115.6 100.0 123.5 102.0 101.6 102.2 116.6 95.4 97.8 108.6 105.0 136.8 102.8 101.5 98.4 93.3已知产品重量的分布，且总体标准差为10g，试估计该天产品平均质量的置信区间，以为95%建立该种食品重量方差的置信区间。

解：已知δ=10，n=25，置信水平1-α=95%，Zx/2=1.96。

首先，计算样本均值和标准差：μ = (112.5 + 101.0 + ... + 93.3) / 25 = 104.76gσ = [ (112.5-104.76)^2 + (101.0-104.76)^2 + ... + (93.3-104.76)^2 ] / 25 = 85.44g接下来，计算置信区间：样本均值μ的95%置信区间为(μ - Zx/2σ/√n, μ + Zx/2σ/√n) = (98.38g, 111.14g)。

总体方差的95%置信区间为(σ^2/n, σ^2 * [n/n - F(n-1, n+1)]) = (73.44g^2, 97.36g^2)。

因此，该天产品平均质量的置信区间为 (98.38g, 111.14g)，总体方差的置信区间为 (73.44g^2, 97.36g^2)。

例2：某汽车引擎制造商生产了一批引擎，需要检测这些引擎的排放量是否符合政府规定。

为此，他们抽取了10台引擎进行测试，得到的排放量数据如下：已知政府规定的排放量平均值为20ppm（百万分之一），样本标准差为2.98ppm。

T检验例题

T检验习题1．按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃,今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下:1。

75 1。

58 1。

71 1。

64 1.55 1。

72 1.62 1.83 1.63 1。

65 假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？（要求α=0.05）解：1）根据题意，提出：无效假设为：苗木的平均苗高为H0=1.6m；备择假设为：苗木的平均苗高H A>1.6m；2)定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高，之后在“数据视图”中输入苗高数据;3)分析过程在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较均值——单样本T检验——将定义苗高导入检验变量——检验值定义为1。

6-—单击选项将置信区间设为95％——确定输出如下：表1.1:单个样本统计量表1。

2:单个样本检验4）输出结果分析由表1。

1数据分析可知，变量苗木苗高的平均值为1。

6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小,标准误为0.0267，说明抽样误差较小。

由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9,t检验的双尾检验值为0。

031〈0。

05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H A。

根据题意,苗木的苗高服从正态分布，由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。

习题2．从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下：样本1苗高（CM）:52 58 71 48 57 62 73 68 65 56样本2苗高（CM):56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性）,试以显著水平α=0。

05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。

解：1）根据题意提出：无效假设为H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响；备择假设H A:两种抚育措施对苗高生长影响显著；2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1"，“抚育措施”,之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施,其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”;3）分析过程在spss软件上操作分析过程如下：分析--比较变量——独立样本T检验-—将“苗高1变量"导入“检验变量”——将“抚育措施"导入“分组变量”—-定义组，其中:组一定义为“1”组二定义为“2"——单击选项将置信区间设为95％—-输出分析数据如下;表2。

t检验例题

t检验例题【最新版】目录1. t 检验简介2. t 检验的步骤3. t 检验例题解析正文一、t 检验简介t 检验，又称为 t 分布检验，是一种用于检验两组样本均值差异是否显著的统计方法。

它适用于总体分布未知、样本量较小的情况。

t 检验的基本思想是通过计算样本均值的 t 分布来判断样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。

二、t 检验的步骤1.假设设定：H0：两组样本均值相等H1：两组样本均值不相等2.收集数据：收集两组样本的数据，并计算它们的均值。

3.计算 t 值：根据样本均值、标准差和自由度，计算 t 值。

4.查表比较：将计算得到的 t 值与 t 分布表中的临界值进行比较。

5.判断结论：如果 t 值大于临界值，则拒绝原假设，认为两组样本均值存在显著差异；如果 t 值小于临界值，则不能拒绝原假设，认为两组样本均值没有显著差异。

三、t 检验例题解析假设我们有两组样本数据，分别是 A 组：2, 3, 4, 5；B 组：1, 3, 5, 7。

现在我们想要检验这两组样本的均值是否存在显著差异。

1.假设设定：H0：A 组和 B 组的均值相等H1：A 组和 B 组的均值不相等2.收集数据：A 组均值 = (2+3+4+5)/4 =3.5，B 组均值 =(1+3+5+7)/4 = 4。

3.计算 t 值：根据公式 t = (样本均值差 - 总体标准差差) / (标准差 / √n)，我们可以得到 t 值。

其中，总体标准差差 = (标准差 A^2 + 标准差 B^2) / (n-1) = ((2^2+1^2)/3 + (3^2+5^2)/4) / (4-1) = 2.83，标准差 A = 1.41，标准差 B = 2.24，n = 4。

带入公式，得到 t 值约为-1.41。

4.查表比较：根据自由度（n-1 = 3）和显著性水平（一般取 0.05），查找 t 分布表，得到临界值约为 -1.999。

5.判断结论：由于计算得到的 t 值（-1.41）大于临界值（-1.999），我们不能拒绝原假设，认为 A 组和 B 组的均值没有显著差异。

生物统计学t检验试题及答案

生物统计学t检验试题及答案在生物统计学中，t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据的平均值是否存在显著差异。

以下是有关t检验的试题及答案：1. 单样本t检验适用于哪种情况？当需要比较单个样本的均值与已知的总体均值是否有显著差异时，使用单样本t检验。

2. 独立样本t检验与配对样本t检验的主要区别是什么？独立样本t检验用于比较两个独立样本组的均值差异，而配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。

3. 在进行t检验时，如何判断是否需要进行方差齐性检验？如果样本量较小（通常小于30），或者两组样本的方差差异较大时，需要进行方差齐性检验。

4. 什么是t检验的自由度？t检验的自由度通常为样本大小减去1，即n-1。

5. t检验的零假设是什么？t检验的零假设是两组数据的均值之间没有显著差异。

6. 如何解释t检验的结果？如果t检验的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两组数据的均值存在显著差异。

7. 什么是效应量？效应量是衡量两组数据均值差异大小的指标，常用的效应量指标有Cohen's d。

8. 在什么情况下，t检验的结果可能不准确？当样本数据不满足正态分布、方差不齐或样本量过小等情况时，t 检验的结果可能不准确。

9. 如何进行配对样本t检验？首先计算配对样本之间的差值，然后对差值进行t检验。

10. 独立样本t检验中，如果两组样本的方差不等，应如何处理？如果两组样本的方差不等，可以使用Welch's t检验，该检验不要求方差相等。

以上是关于生物统计学中t检验的一些基本试题及答案，掌握这些知识点对于理解t检验的原理和应用非常重要。

42配对样本t检验例题

【案例1】有12名接种卡介苗的儿童，八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平均直径(mm)如表5-1所示。

某医生计算标准品与新制品的差值，均数3.25cm，故认为新制结核菌素的皮肤浸润直径比标准结核菌素的小。

【问题】(1)该医生的结论是否正确?为什么?(2)问两种结核菌素的反应性有无差别？表112名儿童分别接种结核菌素的皮肤浸润结果(m m)编号标准品新制品差值d112.010.02.0214.510.04.5315.512.53.0412.013.0-1.0513.010.03.0612.05.56.5710.58.52.087.56.51.099.05.53.51015.08.07.01113.06.56.51210.59.51.0【案例2】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2 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－罗紫法(2)脂肪酸水解法(3)差值d(4)=(2) (3)1 0.840 0.580 0.2602 0.591 0.509 0.0823 0.674 0.500 0.1744 0.632 0.316 0.3165 0.687 0.337 0.3507 0.750 0.454 0.2968 0.730 0.512 0.2189 1.200 0.997 0.20310 0.870 0.506 0.3642.724【案例3】某研究者为比较耳垂血和手指血的白细胞数，调查12名成年人，同时采取耳垂血和手指血见下表，试比较两者的白细胞数有无不同。

表成人耳垂血和手指血白细胞数(10g/L)编号耳垂血手指血1 9.7 6.72 6.2 5.43 7.0 5.74 5.3 5.05 8.1 7.56 9.9 8.37 4.7 4.68 5.8 4.29 7.8 7.510 8.6 7.011 6.1 5.312 9.9 10.3。