独立样本t检验是什么
t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。
独立样本t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。
扩展资料：
所选择的检查方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小，也可以进行t检验。（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。
方差齐性假设可以用F检验，更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件，可以使用修正后的t检验，或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。
参考资料来源：百度百科-t检验
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2025-03-21 广告
独立样本t检验是什么
独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。
（1）独立样本
（2）正态性
独立样本t检验要求两组数据满足正态性检验；正态性检验的方法有很多，例如：正态性检验、直方图、P-P图/Q-Q图等。但是独立样本t检验具有一定的耐受性，如果数据只是稍稍偏离正态，结果仍然是稳定的，但是如果数据严重偏离，此时均数不能很好的代表数据的集中趋势，这种情况下最好考虑采用变量转化（其中包括：取对数，开根号，BoxCOX变换等）或者使用非参数检验：MannWhitney检验（SPSSAU通用方法->非参数检验）。
（3）方差齐性
对于独立样本t检验，除了要满足正态性，还需要满足方差齐的前提条件。即方差齐的情况下，才可以使用t检验。在做t检验时，SPSSAU会自动完成方差齐检验，并根据检验结果，自动判断结果输出哪一种结果，因此研究者不需要再单独检验方差齐性。
背景：研究不同性别群体对网购满意度是否有差异。
（1）t 检验分析结果
从上表可以看出：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同性别样本对于网购满意度均有着差异性。具体分析可知：性别对于网购满意度呈现出0.01水平显著性(t=-13.816，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 女的平均值(0.50)，会明显低于男的平均值(1.63)。总结可知：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性差异。
