t检验能用来检验两组数据是否有显著差异性

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这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著。
第一个表是相关样本t检验,所用的两列变量来自同一批被试,差异是否显著看后面的t值和sig值,主要是sig,一般只要sig<0.05,就认为两组出具的差异显著,具备统计学意义
第二个表是独立样本t检验,这个表由两部分组成,前面一部分是方差齐性检验(levene检验),方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一,理论上说要满足齐性的条件(也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析,如果条件满足,看后面t检验的sig值,同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性,理论上不能进行均值差异检验,不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig。

拓展资料

T检验,亦称studentt检验(Student'sttest),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。

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。它与f检验、卡方检验并列。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,基于ClaudeGuinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于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)。实际上,跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。

(参考资料百度百科t检验)

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