两独立样本T检验的适用范围是什么？ 统计学中的独立样本t检验的一个前提是

主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。

适用条件

(1) 已知一个总体均数；

(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；

(3) 样本来自正态或近似正态总体。

双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本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；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。

（1）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。

（2）配对样本检验

配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展，不过检验的对象由一群来自常态分配独立样本更改为二群配对样本之观测值之差。若二配对样本x1i与x2i之差为di=x1i−x2i独立，且来自常态分配，则di之母体期望值μ是否为μ0可利用以下统计量：

其中

 

为配对样本差值之平均数，

 

为配对样本差值之标准偏差，n为配对样本数。该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n−1的t分布。

扩展资料

注意事项

1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：

（1）来自正态分布总体； 

（2）随机样本 ；

（3）均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性) 。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。

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，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。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。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。

3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率 。

6、涉及多组间比较时，慎用t检验 。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。

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）。

参考资料来源：百度百科-t检验

两独立样本t检验，又称成组t检验，两总体t检验，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较。

一、检验目的：

根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。

二、需要满足的条件：

1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。

2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。

3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。

扩展资料：

一、两独立样本t检验应用条件：

1、两样本含量较小，如两样本含量均小于等于60,或至少其中一样本小于等于60；

2、两样本是相互独立的,样本来自的两个总体服从正态分布；

3、两总体方差相等，或两总体方差不等，经过数据转换后方差齐，可以应用两独立样本t检验。

二、当两总体方差不等，经数据转换后方差不齐，需要用t‘检验或秩转换的非参数检验。

三、当样本例数比较大，大于60时，且服从正态分布，可以采用u检验。

参考资料：

百度百科——t检验——两总体t检验（两独立样本t检验）

适用范围是：
1、样本来自的总体应服从或近似服从正态分布；
2、两样本相互独立，样本数可以不等。

两独立样本T检验目的是：利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。

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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。
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10，一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。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，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

统计学中的独立样本t检验的一个前提是已知一个总体均数。
t检验适用条件
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。


扩展资料T检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
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。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，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

t检验的应用条件是什么
答：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...

两独立样本T检验的适用范围是什么?
答：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。适用条件 (1) 已知一个总体均数；(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；(3) 样本来自正态或近似正态总体。双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检...

独立样本t检验用于什么情况
答：独立样本t检验的适用范围及操作步骤：一、适用范围：1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。2、适用于因变量为定量数据。3、各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学...

单个样本T检验和独立样本T检验的适用条件以及输出结果的差异
答：适用条件是样本来源总体，输出结果没有差异，两者都可以用。推导过程如下：单样本t检验用于样本与总体的比较，检验该样本是否来源于总体；例如：A班中抽取部分同学的成绩与总体成绩的比较，看这部分同学是否适合继续在A班学习。两独立样本t检验用于两个来自于不同总体的样本，检验两总体是否有统计学差异；例如...

两独立样本T检验的适用范围是什么?
答：两独立样本t检验，又称成组t检验，两总体t检验，两样本均数比较的t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较。一、检验目的：根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。二、需要满足的条件：1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。2、正态分布，每个样本来自...

t检验是用来干什么的?
答：双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验。否则，有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验，我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用...

t检验适应于哪些常见?
答：t检验是一种常用的假设检验方法，它适用于许多常见情况。以下是一些常见的应用场景：1. 两组独立样本的比较：当有两个独立的样本，且它们的总体方差未知时，可以使用t检验来比较它们的均值是否存在显著差异。例如，比较两个不同班级的学生在数学考试中的平均分数是否有显著差异。2. 配对样本的比较：当有...

t检验的用途?
答：t检验是用来：1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线。2、独立样本t检验（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人之平均身高是否相等。若两总体的方差是相等的情况...

独立样本t检验能分析几组数据
答：独立样本t检验能分析的应用：1、比较两组样本的均值差异：当你想要研究两组不同群体的均值是否存在显著性差异时，可以使用独立样本t检验。例如，研究不同地区的学生的数学成绩是否存在差异。2、检验实验效果：在进行实验研究时，可以使用独立样本t检验来比较实验组和对照组的均值差异。例如，研究一种新药物...

有人说:“t检验适用于样本容量小于30的情况。Z检验适用于大样本检验...
答：【答案】：我认为这种说法是正确的。t检验、Z检验都是均值检验的方法，都有各自适用的范围。(1)t检验是比较两组均数差别最常用的方法。当样本容量小于30时，样本的差异平均数与差数的总体平均数的离差统计量呈t分布，这时应该采用t检验。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈...