Question

什么是t检验?

Answer 1

什么是t检验?

为什么要进行t检验？

T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。

独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之派散间的关系情况。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。

数据格式：

独立样本t 检验是研究2组数据的差异，比如不同性别时满意度的差异。数据格式中需要有组别X（比如性别）和分析项Y（比如满意度）。

有时候数据格式中只有2列，而没有组别，比如实验组和对照组。那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y，类似如下图：

SPSSAU操作：

配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的虚困差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。

配对数据的格式相对较为特殊，包括配对t 检验，或者配对卡方等。比如实验组和对照组数据的差异。如下图：

SPSSAU操作：
在“通用方法”模块中选择“配对t检验”方法，将配对1（定量）放于上方分析框内，配对2（定量）变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。

单样本t 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t 检验分析样本的态度是否明显不为中立尘誉氏状态;系统默认以0分进行对比。

单样本t 检验分析结果

Answer 2

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。

独立样本t检验统计量为：

S1²和 S2²为两样本方差；n₁ 和n₂ 为两样本容量。

扩展资料：

选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，含败一些学念埋者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以谈高颤通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。

方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

参考资料来源：百度百科-t检验