T 检验简介
T 检验（T-test）是一种常用的统计假设检验方法，用于比较两个样本或总体的均值是否存在显著性差异。它广泛应用于科学研究、医学试验、市场调查等领域。
T 检验的核心思想是通过计算 T 值来判断样本均值之间的差异是否仅由随机误差引起，还是存在真实的显著性差异。
T 检验类型
T 检验主要分为三种类型，不同类型适用于不同的研究场景：
- 1. 独立样本 T 检验 用于比较两个独立样本的均值差异。例如，比较两组不同患者的治疗效果。
- 2. 配对样本 T 检验 用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。例如，比较同一患者治疗前后的效果。
- 3. 单样本 T 检验 用于比较单个样本的均值与已知总体均值的差异。例如，比较某地区身高与全国平均身高的差异。
结果解读
解读 T 检验结果主要关注两个关键指标：
📊 T 值
T 值表示样本均值之间的差异程度。绝对值越大，差异越显著。
📈 P 值
P 值表示结果的显著性。通常以 0.05 为阈值：P < 0.05 表示差异显著，P > 0.05 表示差异不显著。
使用技巧
为了获得准确的 T 检验结果，需要注意以下几点：
- ✓ 样本大小：每个样本至少包含 30 个观测值，否则需要考虑非参数检验。
- ✓ 正态分布：样本数据应近似服从正态分布。
- ✓ 方差齐性：独立样本 T 检验要求两组数据方差齐性。
- ✓ 数据格式：输入数据应为逗号分隔的数字列表。
常见问题 (FAQ)
什么时候使用独立样本 T 检验？
当比较两个独立的群体时，例如比较男性和女性的身高差异，使用独立样本 T 检验。
P 值小于 0.05 意味着什么？
P 值小于 0.05 表示样本均值之间的差异在统计学上是显著的，即差异不太可能是由随机误差引起的。