偶看新闻空中战勤是什么工作:t-test
来源：百度文库 编辑：偶看新闻 时间：2024/05/01 17:25:20
独立样本的t-检验
●目的，假设
●数据排列
●t-检验图
●复杂的组间比较
目的，假设
t-检验是比较两组均数差别最常用的方法。例如，t-检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t-检验。（如样本量为10，一些学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，（见基本概念）。如上所述，可以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，只好使用非参数检验代替t-检验进行两组间均值的比较。
t-检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t-检验概率。
数据的排列
为了进行独立样本t-检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男女）与一个因变量（如测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t–检验比较下列男、女儿童身高的均值。
性别
身高
对象 1
对象 2
对象 3
对象 4
对象5
男性
男性
男性
女性
女性
111
110
109
102
104
男性身高均数 = 110
女性身高均数 = 103
t-检验图
在t-检验中用箱式图可以直观地看出均值与方差的比较。见下图。
这些图示能够很快地估计并且直观地表现出分组变量与因变量关联的强度。
多组间的比较
科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是t-检验的推广， (t**2 [df] = F[1,df])。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的t-检验进行比较设计中不同格子均值时）。