什么时候用t统计量(统计学中各种检验什么时候用)-东辰安华知识网

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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。

一般情况下分类变量用卡方检验，连续性变量用t检验或者u检验。小样本n<50时，通常是t检验，大样本用u检验。

t=（参数估计值-参数值）/估计参数的样本标准差

从样本推断总体通常是通过统计量进行的。例如x1，x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）中抽出的简单随机样本。

其中均值μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1，x2，…，xn，是一个统计量。

扩展资料：

把样本X1，X2，…，Xn按大小排列为，若则称Ri为xi的秩，全部n个秩R1，R2，…，Rn构成秩统计量，它的取值总是1，2，…，n的某个排列。秩统计量是非参数统计的一个主要工具。

还有一些统计量是因其与一定的统计方法的联系而引进的。如假设检验中的似然比原则所导致的似然比统计量，K.皮尔森的拟合优度准则所导致的Ⅹ统计量，线性统计模型中的最小二乘法所导致的一系列线性与二次型统计量，等等。

t=（参数估计值-参数值）/估计参数的样本标准差

从样本推断总体通常是通过统计量进行的。例如x1，x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）中抽出的简单随机样本。

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