(完整word版)T检验分为三种方法
卫生统计学：t检验
关联分析
13
第二节 配对设计均数的比较
关联分析
14
配对设计主要情况 ①配对的两个受试对象分别接受两种处理 ②同一样品用两种不同方法测量同一指标，
或接受不同处理 ③同一受试对象处理前后的结果进比较 ④同一对象的两个部位给予不同的处理
表8-4 男女大学生的血清谷胱甘肽过氧化酶（GSH-PX）
性别
n
男
48
女
46
x
S
96.53
7.66
93.73
8.23
关联分析
26
【分析】 该资料属于计量资料，来自正态总体 目的是比较两组总体均数间有无差别 应该用两样本均数的 t 检验
关联分析
27
【检验步骤】
1. 建立检验假设，确定检验水准
H 0 ：男女生的GSH-PX含量相同
关联分析
15
目的：推断差值均数与总体均数0的比较。 条件：要求资料来自正态分布总体
公式：
d -0 d t= =
Sd Sd / n
ν = n-1
关联分析
16
【例8-4】 将大白鼠按照同窝、同性别和体重接近的原则配成8对， 每对中两只大白鼠随机确定一只进食正常饲料，另一只 进食缺乏维生素E饲料，一段时间以后，测量两组大白鼠 的肝中维生素的A的含量，如表8-1，问食物中维生素E 的缺乏能否影响大白鼠肝中维生素A的含量？
关联分析
11
2. 计算检验统计量 t x 0 172 170 1.163
S n 8.6 / 25
n 1 25 1 24
关联分析
12
3. 确定P值，作出统计推断
t检验法_精品文档
t检验法简介t检验法（t-test）是一种常用的统计方法，用于检验两个样本之间的差异是否具有统计学意义。
t检验法最早由威廉·塞德威克于1908年提出，广泛应用于医学研究、社会科学和市场调研等领域。
原理t检验法基于t分布，通过比较两个样本的均值和方差之间的差异，判断差异是否具有统计学意义。
t检验法的原理基于以下假设：1.零假设（H0）：两个样本的均值没有显著差异。
2.备择假设（H1）：两个样本的均值存在显著差异。
在进行t检验时，首先计算样本的均值和标准差，然后根据样本容量和自由度选择合适的t分布来计算t值。
最后，根据指定的显著性水平来比较计算得到的t 值与临界值，以确定是否拒绝零假设。
t检验的应用场景t检验法常用于以下场景：1.了解两个样本均值之间是否存在显著差异。
2.比较一个样本与总体均值之间的差异是否具有统计学意义。
3.比较两个相互独立的样本的均值差异是否具有显著性。
4.比较两个相关样本的均值差异是否具有显著性。
t检验的类型根据不同的应用场景，t检验可以分为以下几种类型：1.单样本t检验：用于比较一个样本与总体均值之间的差异。
2.独立样本t检验：用于比较两个相互独立的样本的均值差异。
3.配对样本t检验：用于比较两个相关样本的均值差异。
t检验的步骤进行t检验时，通常需要按照以下步骤进行：1.建立假设：根据实际问题，明确零假设和备择假设。
2.收集数据：收集样本数据，并计算样本的均值和标准差。
3.计算t值：根据样本容量和自由度，计算t值。
4.确定显著性水平：设定显著性水平（如0.05），选择合适的t分布临界值。
5.比较t值和临界值：根据计算得到的t值和临界值，比较判断差异是否具有统计学意义。
6.得出结论：根据结果，判断是否拒绝零假设。
t检验的限制使用t检验法时需要注意以下几个限制：1.样本容量要求：对于t检验来说，样本容量一般要求大于30，否则可能会影响检验结果的准确性。
2.正态分布假设：t检验要求数据符合正态分布，如果数据不满足正态分布假设，可能会导致错误的结论。
(完整word版)T检验分为三种方法
T查验分为三种方法：1.单调样本 t 查验（ One-sample t test ），是用来比较一组数据的均匀值和一个数值有无差别。
比如，你选用了 5 个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高均匀值能否高于、低于仍是等于 1.70m ，就需要用这个查验方法。
2.配对样本 t 查验（ paired-samples t test ），是用来看一组样本在办理前后的均匀值有无差别。
比方，你选用了 5 个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t 查验。
注意，配对样本t 查验要求严格配对，也就是说，每个人的饭前体重和饭后体重组成一对。
3.独立样本 t 查验（ independent t test ），是用来看两组数据的均匀值有无差别。
比方，你选用了 5 男 5 女，想看男女之间身高有无差别，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高均匀值的大小比较可用这类方法。
总之，选用哪一种 t 查验方法是由你的数据特色和你的结果要求来决定的。
t 查验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t 值，spss 依据这个 t 值来计算 sig 值。
所以，你能够以为t 值是一其中间过程产生的数据，不用理他，你只要要看sig 值就能够了。
sig 值是一个最后值，也是t 查验的最重要的值。
sig 值的意思就是明显性（significance ），它的意思是说，均匀值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个 sig 值与 0.05 对比较，假如它大于0.05 ，说明均匀值在大于 5% 的几率上是相等的，而在小于 95% 的几率上不相等。
我们以为均匀值相等的几率仍是比较大的，说明差别是不明显的，进而以为两组数据之间均匀值是相等的。
假如它小于 0.05 ，说明均匀值在小于 5% 的几率上是相等的，而在大于95% 的几率上不相等。
我们以为均匀值相等的几率仍是比较小的，说明差别是明显的，进而以为两组数据之间均匀值是不相等的。
(完整word版)两配对样本T检验整理
1、两配对样本T检验2、单因素方差分析3、多因素方差分析一、两配对样本T检验定义：两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。
一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。
两配对样本T检验的前提要求如下：两个样本应是配对的。
在应用领域中，主要的配对资料包括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。
首先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。
样本来自的两个总体应服从正态分布二、配对样本t检验的基本实现思路设总体X1服从正太分布N（u1，σ12），总体X2服从正太分布N（u2，σ22），分别从这两个总体中抽取样（X11，X12，⋯，X1N）和X21，X22，⋯，X2N）,且两样本相互配对。
要求检验μ1和μ2是否有显著差异。
第一步，引进一个新的随机变量Y=X1−X2对应的样本值为（y1,y2,⋯,y n),其中，y i=x1i−x2i(i=1,2,⋯,n)这样，检验的问题就转化为单样本t检验问题。
即转化为检验Y 的均值是否与0有显著差异。
第二步，建立零假设H0：μY=0第三步，构造t统计量t=y̅S y√n−1⁄~t(n−1)第四步，SPSS自动计算t值和对应的P值第五步，作出推断：若P值<显著水平α，则拒绝零假设即认为两总体均值存在显著差异若P值>显著水平α，则不能拒绝零假设，即认为两总体均值不存在显著差异三、SPSS配对样本t检验的操作步骤例题：研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
数据如表3所示。
1.操作步骤：首先打开SPSS软件1.1输入数据点击：文件-----打开文本数据（D）-----选择需要编辑的数据-----打开图1 （这个是已经导入数据的截图）在这里首先需要确定导入的数据是符合两配对样本T检验的前提的。
T检验法Microsoft Office Word 文档
T检验法
T检验法常用于检验多组测定值的平均值的一致性，也可以用它来检验同组测定值中个测定之的一致性。
一同一组测定值中数据一致性的检验为例，来介绍他的检验步骤。
（1）将各数据按从大到小的顺序排列：x1
、x2、x3、……x n。
求出算术平均值x和标准偏差。
将最大值记为x max，最小值记为x min，这两个值是否可疑，则需计算T值。
（2）计算公式可以使用下式
T=x−x min
s 或T=x min−x
s
(3)T检验临界值见表（不做特别说明时，α=0.05），查该表得T的临界值T(α，n)。
（4）如果T≥T
α，n
，则所环疑的x1或x n是异常的，应予剔除；反之则保留。
新计算x和s，求出新的T值，再次检验，依次类推，知道无异常的数据为
止。
（5）在第1个异常数据剔除舍弃后，如果仍有可疑数据需要判别时，则应重对多组测定值的检验，只要把平均值作为1个数据用以上步骤进行计算与检验。
(完整word版)语言教学研究常用统计方法
语言教学研究常用统计方法一、为什么要用统计方法对数据进行分析如果不利用统计方法对数据进行分析，就不能从原始数据中得出可靠的结论或推论。
请看下面的数据：实验班期末平均成绩控制班期末平均成绩实验班托福平均成绩控制班托福平均成绩8280580565+2+15如果不使用统计方法进行分析，我们很难说两个班的成绩有显著差异。
二、几种常用的统计方法（一)T检验（T test）使用目的：比较两组数据的平均值是否有显著差异数据类型：数值数据注意事项：独立样本与配对样本；单侧检验与双侧检验例1：独立样本T检验：检验实验班与控制班的平均成绩是否有显著差异。
方法1：使用Excel中的TTEST方法2:使用SPSS中的Analyze Compare means Independent samples例2：配对样本T检验：检验实验前与实验后的成绩是否有显著差异。
方法1：使用Excel中的TTEST方法2：使用SPSS中的Analyze Compare means Paired samples T test（二）单方向方差检验（One—way Anova)使用目的:比较两组以上数据的平均值是否有显著差异,比如比较三个班的成绩。
数据类型:数值数据注意事项：1个自变量,1个因变量例3：单方向方差检验（One—way Anova):检验三种教学的效果（成绩）是否有显著差异方法：使用SPSS中的Analyze Compare means One-way Anova（三）双方向方差检验(Two-way Anova）使用目的：比较两组以上数据的平均值是否有显著差异，并且需要考察两个变量之间的交互作用，比如调查地区与性别是否影响学生的成绩。
数据类型：数值数据注意事项：2自变量,1个因变量例4：双方向方差检验（Two-way Anova）：检验学生的性别和他们来自的地区是否相互作用影响学生的成绩。
方法:使用SPSS中的Analyze General linear model Univariate （1）依次点击SPSS中的Analyze General linear model Univariate（2）把因变量（成绩）放入 DEPENDENT VARIABLE 方格中；把所有自变量放入 FIXED FACTORS方格中；（3）点击OPTIONS，然后在ESTIMATED MARGINAL MEANS 中把所有的因素拖到DISPLAY MEANS FOR的方格中；（4）在DISPLAY区域选中DESCRIPTIVE STATISTICS和ESTIMATESOF EFFECT SIZE boxes;然后点击Contintue回到Univariate主窗口;(5）如何任何变量有 3个或3个以上的情况，则需要点击POST—HOCS，把超过3种情况的变量拖入POST—HOC TESTS FOR方格。
t检验
t 检验
公共卫生学院
艾志琼
统计推断(Statistical inference)
抽取部分观察单位
总体
统计推断 参 数
如：总体均数 总体标准差 总体率
样本
统计量
如：样本均数 x
样本标准差s
样本率 p
假设检验的基本思想和步骤
假设检验的基本概念 概念：通过样本与总体、样本与样本之间的比较
来判断总体是否相同。即判断样本与总体、样 本与样本的差异是由抽样误差引起的，还是有 本质的区别。
基本思想：
（1）小概率思想
（2）反证法思想
假设检验的基本步骤
1. 建立假设，确定检验水准
H0无效假设：
某两个（或多个）总体参数相等，或某
两个总体参数之差等于0，或……无效，或
某资料服从……分布（如正态 分布）
t 检验用途
• 根据研究设计t检验可由三种形式：
–单个样本的t检验
–配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验)
–两个独立样本均数t检验
• t检验是以t分布为基础的，检验统计量：t值
单样本t检验
• 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，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？
饮用前 4.8 5.1 6.4 5.7 5.6 5.3 5.1 4.9 4.7 3.5 5.2 5.3
饮用后 4.8 4.9 4.5 5.4 4.7 3.8 4.1 3.2 3.0 3.2 5.3 5.1
两独立样本均数t检验
例3： 某研究评估低氧环境（模拟高原环境）对运 动者心肌血流量的影响，将17名男性志愿 者随机分成两组，分别在正常韩洋环境 （正常组）和低氧环境（低氧组）中测定 运动后的心肌血流量[ml/(min.g)]，数据如 表7-2所示，问两种环境中运动者的心计学 流量有无差异。
t检验 标准
t检验标准一、确定样本数据是否符合t检验的前提条件在应用t检验之前，需要确定样本数据是否符合以下前提条件：1. 样本数据应来自随机抽样的样本，而不是总体数据。
2. 样本数据应具有一定的数量，通常要求样本容量不小于30。
3. 样本数据应来自正态分布的总体，或者经过适当的转换后满足正态分布。
4. 样本数据应具有方差齐性，即不同样本间的方差应无显著差异。
二、选择正确的t检验类型根据实际问题的需求，选择合适的t检验类型。
以下是三种常见的t检验类型：1. 单样本t检验（One-Sample t-test）：用于检验单个样本的均值是否与已知的参考值存在显著差异。
2. 双样本t检验（Two-Sample t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
3. 配对t检验（Paired t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异，例如同一组对象在不同条件下的观察值。
三、确定显著性水平（α）和置信水平（β）显著性水平（α）表示假设检验中拒绝原假设的概率，通常设定为0.05或0.01。
置信水平（β）表示对研究结果的置信程度，通常设定为95%或99%。
四、计算t统计量及其自由度根据选择的t检验类型和样本数据，计算t统计量及其自由度。
以下是计算步骤：1. 根据样本数据计算出均值（μ）和标准差（σ）。
2. 根据假设检验问题，确定要检验的统计量（例如μ1和μ2，或μ1和μ1-μ2等）。
3. 根据样本数据和确定的统计量，计算t统计量及其自由度。
具体的计算方法可以参考相应的统计书籍或软件说明。
五、根据t分布表确定P值根据t统计量和自由度，在t分布表中找到对应的临界值和P值。
以下是计算步骤：1. 在t分布表中，根据自由度找到相应的临界值（tα/2）和P 值（1-α）。
2. 将计算的t统计量与临界值进行比较，如果t统计量大于临界值，则P值小于α，拒绝原假设；否则，接受原假设。
3. 根据P值和显著性水平判断是否拒绝原假设。
t检验三种类型
t检验三种类型区别：假设检验通常是检验样本对应的总体之间是否有显著性差异⽽关联性检验是检验是否显著相关。
⼀、单样本t检验 1、设计思想： 两个总体，总体A已知；总体B未知，但其样本已知，问题是未知总体B与已知总体A之间有⽆差异？实际上是验证该样本是否就是来⾃这个已知总体A？ 2、适⽤： （1）已知⼀个总体和未知总体中的⼀个样本。
（2）样本数据符合正态分布，不符合时应采⽤⾮参检验。
3、SPSS处理解读三步法： ⼆、配对样本t检验 1、设计思想： 配对样本t检验是配对的两组数据相减变成⼀组数据，然后去和已知总体0⽐较，其实就是转化为单样本t检验。
2、适⽤： （1）检测的两组配对数据之间存在相关性⽽不独⽴，这与两独⽴样本设计有着本质的区别。
包括四种配对类型，3种为同体配对，1种异体配对（条件配对）。
（2）两组样本数据配对差值符合正态分布。
3、SPSS处理解读三步法： ⼀般，第⼆步可以忽略。
但从统计学⾓度，这⼀步是为了验证配对数据的⼀致性，⽤于说明实验措施的稳定性。
三、两独⽴样本t检验(A/Btest 背后原理) 1、设计思想：在两个未知的总体中分别抽取⼀个样本，然后⽐较两个总体之间是否有差异？实际是检验两样本所来⾃总体的均值是否相等。
注意：分为「两总体均值检验」和「两总体率值检验」 2、适⽤： （1）独⽴性。
完全随机设计的两样本均值的⽐较。
实践中，两个样本获取只有两种可能：随机分组或按属性分组。
不管哪种，均是保证两组相互独⽴，不受影响。
（2）正态性。
两独⽴样本t检验要求两样本所代表的总体分别服从正态分布N(µ1，σ^2)和N(µ2，σ^2)。
（3）⽅差齐性。
要求两个t分布形态相差不⼤。
即两总体⽅差σ1^2、σ2^2显著性相等。
（ps：若两总体⽅差不满⾜齐性，需要先进⾏变换校正）。
注意：实践中，两个样本的获取只有两种可能：⼀是随机分组，如60只SD⼤⿏，随机分2组，每组30只，分别接受不同的处理，然后⽐较某个计量效应指标；⼆是按照某种属性特征分组，如某班级按照性别分为男⽣组和⼥⽣组，然后⽐较男⼥⽣某门课程的考试成绩差异。
t检验及公式word版本
（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。
T检验分为三种方法
T检验分为三种方法T检验（t-test）是一种统计分析方法，用于比较两个样本或两组数据之间的差异。
T检验根据不同的问题和数据类型有三种不同的方法，分别是独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验。
1. 独立样本T检验（Independent Samples T-test）：独立样本T检验用于比较两个相互独立的样本或组之间的均值差异。
它的基本假设是两个样本的均值相等，而备择假设是两个样本的均值不相等。
独立样本T检验的过程包括计算两个样本的均值、方差和样本大小，然后根据计算得到的统计量T值和自由度，进行假设检验并计算P值。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设并认为两个样本的均值存在显著差异。
2. 配对样本T检验（Paired Samples T-test）：配对样本T检验用于比较同一组样本或组在不同条件下的均值差异。
它的基本假设是两个条件下的均值相等，而备择假设是两个条件下的均值不相等。
配对样本T检验的过程包括计算两个条件下的均值差、方差和样本大小，然后根据计算得到的统计量T值和自由度，进行假设检验并计算P值。
如果P值小于设定的显著性水平，则可以拒绝原假设并认为两个条件下的均值存在显著差异。
3. 单样本T检验（One Sample T-test）：单样本T检验用于比较一个样本或组的均值与已知的理论值之间的差异。
它的基本假设是样本均值与理论值相等，而备择假设是样本均值与理论值不相等。
单样本T检验的过程包括计算样本的均值、方差和样本大小，然后根据计算得到的统计量T值和自由度，进行假设检验并计算P值。
如果P值小于设定的显著性水平，则可以拒绝原假设并认为样本的均值与理论值存在显著差异。
T检验是一种常用的统计方法，适用于许多实验设计和数据分析场景。
它可以帮助研究人员确定两个样本或组之间是否存在显著差异，为科学研究和决策提供支持。
然而，使用T检验时需要注意样本的随机性和正态分布的假设，合理选择适当的T检验方法，同时关注P值和置信区间的解释和应用。
t检验方法(一)
t检验方法(一)t检验t检验是统计学中一项重要的检验方法，常用于判断样本统计量与总体参数之间的差异，进而得出总体参数的估计值。
这里介绍几种t 检验的方法。
独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本的均值是否显著不同。
它的原假设是两个样本的均值相等，备择假设是两个样本的均值不相等。
进行独立样本t检验的步骤如下：1.计算两个样本的均值和标准差；2.计算两个样本的t值；3.比较t值和自由度（n1 + n2 - 2）的t分布值，得出显著性水平。
如果计算得出的t值大于临界值，则拒绝原假设，否则则接受原假设。
配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一样本在两个不同条件下的均值是否显著不同。
它的原假设是两个条件下样本的均值相等，备择假设是样本的均值不相等。
进行配对样本t检验的步骤如下：1.计算每对样本数据的差值；2.计算差值的均值和标准差；3.计算t值；4.比较t值和自由度（n - 1）的t分布值，得出显著性水平。
同样，如果计算得出的t值大于临界值，则拒绝原假设，否则则接受原假设。
单样本t检验单样本t检验用于比较一个样本的均值与已知总体均值是否显著不同。
它的原假设是样本的均值等于总体均值，备择假设是样本的均值不等于总体均值。
进行单样本t检验的步骤如下：1.计算样本的均值和标准差；2.计算t值；3.比较t值和自由度（n - 1）的t分布值，得出显著性水平。
同样，如果计算得出的t值大于临界值，则拒绝原假设，否则则接受原假设。
方差齐性检验在进行t检验之前，需要进行方差齐性检验，以确认两个总体的方差是否相等，从而选择恰当的假设检验方法。
方差齐性检验主要有：1.F检验：计算两个总体的标准差的比值，并进行F检验；2.Levene检验：计算两个样本的中位数，以中位数为基准进行差异性检验。
在进行t检验时，如果通过方差齐性检验发现两个总体的方差不相等，则需要使用进行调整的t检验方法。
以上是t检验的一些常用方法及步骤，需要根据具体数据和研究问题选择合适的方法进行分析。
t检验的方法和步骤
t检验的方法和步骤t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。
本文将介绍t检验的具体步骤和应用场景。
一、t检验的基本概念和原理t检验是通过计算样本均值之间的差异与样本标准误之间的比较，来判断两个样本均值是否存在显著差异。
它的基本原理是将样本均值的差异转化为t值，然后根据t值和自由度来确定显著性水平。
二、t检验的步骤1. 确定零假设和备择假设：零假设通常表示两组数据的均值没有显著差异，备择假设则相反。
2. 收集样本数据：需要收集两组相互独立的样本数据，确保样本数据的选取具有代表性。
3. 计算样本均值和标准差：分别计算两个样本的均值和标准差，这是进行t检验的基础。
4. 计算t值：根据样本均值和标准差，计算t值的公式为：t=(x1-x2)/(s1-s2)，其中x1和x2分别为两个样本的均值，s1和s2为两个样本的标准差。
5. 计算自由度：自由度的计算方法为：df=n1+n2-2，其中n1和n2分别为两个样本的容量。
6. 确定显著性水平和临界值：根据设定的显著性水平（通常为0.05），查表或使用统计软件得到对应的临界值。
7. 判断结果：比较计算得到的t值和临界值，如果t值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；反之，接受零假设，认为两个样本均值没有显著差异。
三、t检验的应用场景t检验广泛应用于科学研究、医学实验、市场调研等领域，常见的应用场景有：1. 比较两组样本的均值：例如比较用药前后的患者生活质量评分是否有显著差异。
2. 比较两组样本的差异：例如比较男性和女性的平均工资是否存在显著差异。
3. 比较两个时间点的差异：例如比较不同季节的销售额是否存在显著差异。
4. 比较两个地区的差异：例如比较不同地区的人均收入是否存在显著差异。
四、注意事项在进行t检验时，需要注意以下几点：1. 样本容量要足够大：样本容量过小可能会导致结果不具有代表性，影响t检验的准确性。
2. 数据要满足正态分布假设：t检验是基于正态分布假设的，如果数据不满足正态分布，则结果可能不准确。
三种t检验的应用条件
三种t检验的应用条件t检验是统计学中一种常用的假设检验方法，被广泛应用于各个领域的研究中。
t检验根据数据的不同特征和研究目的的不同，可以分为三种类型的应用条件，分别是单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
一、单样本t检验单样本t检验是指对一个样本进行假设检验，用于检验样本的平均值是否与一个已知的常数有显著差异。
单样本t检验的应用条件如下：1. 样本数据应符合正态分布，即样本数据呈现出钟形曲线的分布形态。
2. 样本数据应是随机抽样的，即样本中每个个体都有同等概率被抽取到。
3. 样本数据应是独立的，即样本中每个个体之间的差异是相互独立的。
4. 样本数据应是连续性的，即样本数据是数值型数据，而非分类变量。
二、独立样本t检验独立样本t检验是指对两个独立的样本进行假设检验，用于检验两个样本之间的平均值是否存在显著性差异。
独立样本t检验的应用条件如下：1. 两个样本的数据应符合正态分布，即两个样本的数据分布形态应呈现出钟形曲线。
2. 两个样本的数据应是独立的，即两个样本中的个体之间没有相互影响。
3. 两个样本的数据应是连续性的，即两个样本的数据是数值型数据，而非分类变量。
4. 两个样本的方差应相等，即两个样本的方差应该相近。
三、配对样本t检验配对样本t检验是指对同一组个体在两个不同时间点或不同条件下的数据进行假设检验，用于检验两组数据之间的平均值是否存在显著性差异。
配对样本t检验的应用条件如下：1. 两组数据应是配对的，即两组数据应该来自同一组个体，且每个个体在两个时间点或不同条件下的数据是相互对应的。
2. 两组数据应符合正态分布，即两组数据的分布形态应呈现出钟形曲线。
3. 两组数据应是连续性的，即两组数据是数值型数据，而非分类变量。
4. 两组数据的差值应符合正态分布，即两组数据的差值应呈现出钟形曲线的分布形态。
t检验是一种非常有用的假设检验方法，但在应用时需要根据数据的特征和研究目的的不同，选择适当的t检验类型，并遵循相应的应用条件，以保证检验结果的准确性和可靠性。
t检验的原理方法选择和应用条件
t检验的原理方法选择和应用条件一、t检验的原理t检验是一种统计分析方法，用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
其原理基于样本数据的均值和标准差，以及样本大小。
通过计算t值，可以判断两个样本之间的差异是否显著。
二、t检验的方法选择根据研究问题和实验设计的不同，可以选择不同的t检验方法。
以下是常见的t检验方法：1.单样本t检验：用于比较一个样本的均值与已知的总体均值之间是否存在显著差异。
适用于总体标准差未知的情况。
2.独立样本t检验：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
适用于两个样本之间相互独立、总体标准差未知的情况。
3.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是否存在显著差异。
适用于两个样本之间存在相关性、总体标准差未知的情况。
根据研究目的和数据特点，可以选择适合的t检验方法进行分析。
三、t检验的应用条件为了保证t检验结果的准确性和可靠性，在应用t检验时需要满足一定的条件。
以下是t检验的应用条件：1.样本数据近似正态分布：t检验建立在样本数据近似正态分布的基础上，如果样本数据不满足正态分布，可能会导致结果不准确。
2.样本独立性：当进行独立样本t检验时，两个样本应该是互相独立的，即两个样本之间没有相关性。
否则，会导致结果不准确。
3.总体标准差未知：t检验假设总体标准差未知，当已知总体标准差时，可以使用z检验进行分析。
如果以上条件都满足，就可以使用t检验进行统计分析。
四、使用t检验的注意事项在应用t检验时需要注意以下几点：1.样本大小：样本大小直接影响t检验的准确性和可靠性，通常样本大小越大，结果越准确。
2.显著性水平：在进行参数估计时，需要设置显著性水平，常见的显著性水平包括0.05和0.01，选择适合的显著性水平可以得到更可靠的结论。
3.效应大小：在比较两个样本均值时，需要考虑效应大小。
如果效应较小，样本大小可能需要更大才能得到显著的结果。
通过合理选择t检验的方法、满足应用条件，并注意上述注意事项，可以更加准确地进行数据分析和结论推断。
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。
[编辑]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μ= 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 = 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，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[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。
三种常用的T检验
独立样本的T检验（independent-samples T Test）对于相互独立的两个来自正态总体的样本，利用独立样本的T检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。
在SPSS中，独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。
例：双语教师的英语水平有高低之分，他们（她们）所教的学生对双语教学的态度是否有显著差异？例题分析：——研究目的：寻找差异——自变量：双语教师的英语水平（ordinal data等级变量），有两个水平：；level1低水平，level2 高水平——因变量：学生的双语教学态度（interval data等距变量）SPSS操作步骤·Analyze?Compare Means?Independent Samples T Test·Click the 双语教学态度to the column of “Test Variable(s)”and the 教师英语水平分组to the column of “Grouping variable”·Click the button of “Define Groups…”and put the group numbers “1”and “3”into Group 1 and Group 2, and “Continue”back, then “OK”.Group Statistic教师英语平分NMeanStd. DeviationStd. Error Mean低水平双语教学态.1589233.912913.0606高水平.12220.78248413.7100Independent Samples TesLevene's Test forEquality ofVariancest-test for Equality of Means95% Confidence Interval ofthe DifferenceStd. Error Sig. MeanLower t df Difference(2-tailed)Upper DifferenceSig. F双语教Equal variances 72.000.19714.002.985-.64942-3.294-1.04240-.25644学态度assumedEqual variances -3.239 63.321 .002 -.64942 .20047 -1.04999 -.24885not assumed结果在论文中的呈现方式独立样本T检验结果显示，双语教师的英语水平不同，其所教学生对双语教学的态度有显著差异（t=-3,249, df=72, p<0.05）。
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。
三种T检验的详细区分
三种T检验的详细区分展开全文之前的文章中SPSSAU已经给大家详细地介绍了方差分析，之后收到的一些反馈以及日常的答疑中，我们发现关于T检验三种方法的区分还有很多小伙伴搞不清楚，下面就结合着具体案例详细聊聊T检验的那点事。
01. 概念T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。
02. 分类不同的T检验方法适用于不同的分析场景，具体的分类如下：03. t检验的前提条件无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：（1）T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。
（2）样本数据服从正态或近似正态分布，若不满足，则可考虑使用非参数检验。
SPSSAU整理04. 案例应用（1）单样本t检验单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。
比如，某公司用五级李克量表的调查问卷进行员工满意度调查，其中‘4分’代表满意，分析人员可通过单样本t检验了解员工总体满意程度与“满意”（4）之间是否有明显差异。
分析步骤：1、点击【通用方法】→【单样本T检验】，拖拽分析项到右侧分析框。
2、在填写框内输入对比数字。
3、点击“开始单样本T检验分析”，即可得到分析结果。
SPSSAU分析界面分析结果：单样本T检验结果首先判断p值是否呈现出显著性，由上表可知，P<0.01，说明统计结果有显著意义。
具体差异根据平均值进行对比，员工总体满意度平均得分为 3.688，在量表中代表“一般”程度，与代表“满意”的得分4之间存在统计学差异。
因此认为总体员工满意度处于一般水平。
（2）独立样本T检验（T检验）独立样本T检验用于分析定类数据（X）与定量数据（Y）之间的差异情况。
独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。
当数据不服从正态分布或方差不齐时，则考虑使用非参数检验。
案例：比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异，可采用独立样本T检验进行分析。
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T检验分为三种方法：
1. 单一样本t检验（One-sample t test），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。
例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。
2. 配对样本t检验（paired-samples t test），是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。
比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t 检验。
注意，配对样本t检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3. 独立样本t检验（independent t test），是用来看两组数据的平均值有无差异。
比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。
总之，选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。
t检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t值，
spss根据这个t值来计算sig值。
因此，你可以认为t值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig值就可以了。
sig值是一个最终值，也是t检验的最重要的值。
sig值的意思就是显著性（significance），它的意思是说，平均值是在百
分之几的几率上相等的。
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%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。
如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。
总之，只需要注意sig值就可以了。