什么是t检验(t检验的适用范围和一般步骤是什么)-东辰安华知识网

大家好，今天小编来为大家解答什么是t检验这个问题，t检验的适用范围和一般步骤是什么很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

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步骤独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

t检验的适用范围和一般步骤：

1、T检验的适用范围：适用于独立样本，而且是小样本，并且是两组数据。

2、基本步骤：

（1）、建立无效假设：h0：μ1＝μ2备择假设：h1：μ1≠μ2确定检验水准：α＝0.05（注通常用0.05）。

（2）、计算统计量：根据资料特征、适用条件，选用合适统计量。

（3）、确定概率、作出结论。

原理：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。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。

SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异

T检验，方差检验都属于显著性检验，

方差分析又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。T检验主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验只能用于两样本均数及样本均数与总体均数之间的比较。方差分析可以用于两样本及以上样本之间的比较。

联系：两者都要求比较的资料服从正态分布；而且两样本均数的比较及方差分析均要求比较组有相同的总体方差；配伍组比较的方差分析是配对比较t检验的推广，成组设计多个样本均数比较的方差分析是两样本均数比较t检验的推广；对于两个样本之间的比较，方差分析和t检验效果是相同的，且有：$sqrt(F)＝t$。

应用：方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。t检验可用于比较男女身高是否存在差别。

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