t检验数据结果分析,t检验是什么分析

　　数据分析学习总结笔记06:T检验的原理和步骤1单样本T检验1.1单样本T检验概念1.2单样本T检验步骤2独立样本T检验概念2.2独立样本T检验步骤

　　1单样本T检验1.1单样本T检验概念目的:利用某一总体的样本数据来推断总体的平均值与规定的检验值之间是否存在显著差异。前提:样本来自的总体服从正态分布。基本思想:首先计算样本均值；其次，根据经验或以往的调查结果，对总体的平均值提出一个假设，即=0(0为待测总体的平均值)；然后分析计算出的样本均值来自均值为0的总体的概率。如果概率小，则总体均值不是01。1.2单样本t检验步骤

　　(1)提出原假设和备择假设:原假设H0认为总体均值与检验值无显著差异，即原假设H0: = 0，备择假设H1: 0。

　　(2)确定检验统计量:检验统计量为t统计量。

　　(3)计算检验统计量的观测值和p值:SPSS或R语言等软件可直接计算。

　　(4)确定显著性水平，并作出决策:一般情况下，最常用的值为0.05，或0.001、0.005、0.0001等。可以结合具体情况使用。如果P值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设，即总体均值与检验值存在显著差异；如果P值大于显著性水平，则接受原假设，即总体均值与检验值无显著差异。

　　2独立样本t检验2.1独立样本t检验的概念。基于两个总体独立样本的检验称为独立样本t检验，即两个独立总体均值1和2之差的假设检验。

　　目的:通过比较两个样本的均值(差)来判断两个总体的均值之间是否存在显著差异。前提:

　　(1)独立性：两组数据相互独立，互不相关；

　　(2)正态分布：两组样本总数服从正态分布；

　　(3)方差齐性：两组方差相等。基本思想:所有病例按照一定的分组原则分为两组。这两组可以看作是两个独立的样本，分别对这两个样本进行描述和统计。然后对两个样本进行方差齐性检验(也叫等方差检验)和T检验。如果均值差异过大，则说明两个样本来自均值不同的两个群体，可以驳回两个群体均值显著不同的原始假设。2.2独立样本t检验步骤(1)提出原假设和备择假设：原假设H0:1=2；替代假设：12。

　　(2)确定检验统计量。

　　(3)计算检验统计量的观测值和概率p值。

　　(4)给出显著性水平，并做出决策。

　　f检验，以确定两个群体之间的方差是否有显著差异。如果f检验统计量的概率P值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设，即二者总体方差存在显著差异；否则，接受原来的假设。t检验，以确定两个总体平均值之间是否存在显著差异。如果t检验统计量的概率p值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设，即两者总体均值存在显著差异；否则，接受原来的假设。相关笔记：

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