独立样本t检验

【推断统计】 1. 样本和总体 总体：目标事件的全体 样本：总体的一部分（总体的子集） 2. 推断统计： 用样本数据对总体进行归纳的统计过程 假定：样本对总体具有代表性 3. 假设检验： 两个假设：原假设+备择假设 原假设：表述为一个处理没有影响--（小概率事件）H0 备择假设：表述为该处理有影响 H1 4. 抽样误差： 样本和总体之间的差别（样本越少，样本和总体之间的差别越大） 5. P值 P值：表示原假设为真时得到特定结果（甚至更极端结果）的确切概率--“显著性” 作用：alpha（α）--0.05（0.01,0.1） 进行比较： 如果p值小于等于0.05（α），则拒绝原假设---“显著性”或者“统计意义上的显著性” 如果p值大于0.05（α），则不拒绝原假设（接受原假设）---“不显著” 一、T检验 单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验 【单样本T检验】 将样本均值与总体均值或估计的总体均值进行比较 1. 目的：判断样本均值是否与总体均值或估计的总体均值是否有显著区别 2. 所需数据： 样本（来自总体）+ 因变量（连续） 3. 假设条件： a. 观测值独立 b. 总体当中的因变量服从正态分布 4. 原假设和备择假设： 原假设：H0: μ=μ0 备择假设：H1: μ≠μ0 μ表示样本均值，μ0表示总体均值 5. 假设检验： 假定原假设为真的情况下

1.由于均值过程只对第一层的自变进行方差分析和线性相关检验，因此两个因素或者两个以上因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述性统计最多因素的描述性统计量是对于各个交叉组别进行统计。 2.t检验的适用条件:①样本来自正态总体或近似正态总体，②两个样本总体方差相等，即具有方差齐性(在实际应用时，如与上述条件各有偏离，对结果亦不会有太大影响)。③两组样本应相互独立。 3.单样本T检验即检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在这显著性差异。如果是大样本的单样本检验，统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的U统计量作为检验统计量。如果是小样本并且服从正态分布则采用服从t分布的统计量进行单样本的T检验；否则，采用非参数检验。T检验稳健性较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验。1 来源： https://www.cnblogs.com/jumingchen/p/11999719.html

1、由于均值过程，只对第一层的自变量进行方差分析和现行相关检验，因此两个因素或者两个以上的因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述统计量多因素的描述统计量适于各个交叉组别进行统计。 单样体T检验 1，单样体T检验由检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著差异，如果是大样本的单样本检验统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的u统计量，作为检验统计量，如果是小样本，并且样本服从正态分布，则采用服从t分布的t统计量进行单样本t检验，否则采取非参数检验t检验稳健性较好，如果样本分散偏离正态分布不太严重，也可以采用t检验 T检验和u检验的适用条件： （1） 样本来自正态，总体或近似正态总体 （2）两样本总体方差相等及具有方差齐性，在实际应用时如与上述条件略有偏离，对，结果一不会有太大影响 （3）两组样本应相互独立，根据比较对象的不同梯检验分为样本T检验配对T检验和两独立样本T检验 数据准备 1、打开数据文件‘Brakes.sav’选择（数据）--（拆分文件） 2、选择（比较组）把变量（机器）选入（分组方式）单击（确认）。 来源： https://www.cnblogs.com/wangtengfei123/p/11997279.html

该检验用于检验两组非相关要的被试所获得的数据的差异性 两个或者以上的总体在统计学上是否有显著的区别，需进行两样本的检验 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 应用两独立样本T检验的前提条件： 独立性：两样本所来自的总体互相独立 正态性：样本来自的两个总体应服从正态分布，大样本情况下，t检验状态具有稳健性。也就是说，在样本所来自的总体不满足正态性条件时，如果两个样本的分布形状相似，他们的样本相差不是太大并且样本量较大，仍然可以应用t检验 方差齐性：指比较的两个样本方差想同 来源： https://www.cnblogs.com/wangtengfei123/p/12031844.html

均值过程分析 由于均值过程只对第1层的自变量进行方差分析和线性相关检验，因此两个因素或者两个以上因素的均值，分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述性统计量，多因素的描述性统计量是对于各个交叉组别进行统计 单样本T检验 t检验和u检验的适用条件 ⑴.样本来自正态，总体或近似正态总体 ⑵两样本总体方差相等，即具有方差齐性(在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果也不会有太大影响) ⑶两组样本应相互独立。(根据比较对象的不同，t检验又分为单样本t检验、配对t检验和两独立样本t检验) 单样本工检验即检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著性差异。如果是大样本的单样本检验，统计教科书上称为U检验，采用服从正态芬布的U统计量作为检验统计量。如果是小样本并且样本服从正态分布，则采用服从：分布的（统量进行单样本T检验；否则，采取非参数检验。T检验稳健性（Robust）较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验 来源： https://www.cnblogs.com/wangfeiya/p/12003073.html

1.由于均值过程只对第一层的自变进行方差分析和线性相关检验，因此两个因素或者两个以上因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述性统计最多因素的描述性统计量是对于各个交叉组别进行统计。 2.t检验的适用条件:①样本来自正态总体或近似正态总体，②两个样本总体方差相等，即具有方差齐性(在实际应用时，如与上述条件各有偏离，对结果亦不会有太大影响)。③两组样本应相互独立。 3.单样本T检验即检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在这显著性差异。如果是大样本的单样本检验，统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的U统计量作为检验统计量。如果是小样本并且服从正态分布则采用服从t分布的统计量进行单样本的T检验；否则，采用非参数检验。T检验稳健性较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验。 来源： https://www.cnblogs.com/yangaiheng/p/11997514.html

1、由于均值过程，只对第一层的自变量进行方差分析和现行相关检验，因此两个因素或者两个以上的因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述统计量多因素的描述统计量适于各个交叉组别进行统计。 单样体T检验 1，单样体T检验由检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著差异，如果是大样本的单样本检验统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的u统计量，作为检验统计量，如果是小样本，并且样本服从正态分布，则采用服从t分布的t统计量进行单样本t检验，否则采取非参数检验t检验稳健性较好，如果样本分散偏离正态分布不太严重，也可以采用t检验 T检验和u检验的适用条件： （1） 样本来自正态，总体或近似正态总体 （2）两样本总体方差相等及具有方差齐性，在实际应用时如与上述条件略有偏离，对，结果一不会有太大影响 （3）两组样本应相互独立，根据比较对象的不同梯检验分为样本T检验配对T检验和两独立样本T检验 数据准备 1、打开数据文件‘Brakes.sav’选择（数据）--（拆分文件） 2、选择（比较组）把变量（机器）选入（分组方式）单击（确认）。 来源： https://www.cnblogs.com/wangtengfei123/p/11997279.html

均值过程分析 由于均值过程只对第1层的自变量进行方差分析和线性相关检验，因此两个因素或者两个以上因素的均值，分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述性统计量，多因素的描述性统计量是对于各个交叉组别进行统计 单样本T检验 t检验和u检验的适用条件 ⑴.样本来自正态，总体或近似正态总体 ⑵两样本总体方差相等，即具有方差齐性(在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果也不会有太大影响) ⑶两组样本应相互独立。(根据比较对象的不同，t检验又分为单样本t检验、配对t检验和两独立样本t检验) 单样本工检验即检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著性差异。如果是大样本的单样本检验，统计教科书上称为U检验，采用服从正态芬布的U统计量作为检验统计量。如果是小样本并且样本服从正态分布，则采用服从：分布的（统量进行单样本T检验；否则，采取非参数检验。T检验稳健性（Robust）较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验 来源： https://www.cnblogs.com/chenfuyao001/p/11997207.html

★均值变量 1、由于均值过程，只对第一层的自变量进行方差分析和现行相关检验，因此两个因素或者两个以上的因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述统计量多因素的描述统计量适于各个交叉组别进行统计。 ★单样体T检验 1，单样体T检验由检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著差异，如果是大样本的单样本检验统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的u统计量，作为检验统计量，如果是小样本，并且样本服从正态分布，则采用服从t分布的t统计量进行单样本t检验，否则采取非参数检验t检验稳健性较好，如果样本分散偏离正态分布不太严重，也可以采用t检验 T检验和u检验的适用条件： （1） 样本来自正态，总体或近似正态总体 （2）两样本总体方差相等及具有方差齐性，在实际应用时如与上述条件略有偏离，对，结果一不会有太大影响 （3）两组样本应相互独立，根据比较对象的不同梯检验分为样本T检验配对T检验和两独立样本T检验 ★数据准备 1、打开数据文件‘Brakes.sav’选择（数据）--（拆分文件） 2、选择（比较组）把变量（机器）选入（分组方式）单击（确认）。 来源： https://www.cnblogs.com/wangqingchao/p/11997177.html

1、由于均值过程，只对第一层的自变量进行方差分析和现行相关检验，因此两个因素或者两个以上的因素的均值分析过程的方差分析结果和单因素一样，不同的是描述统计量多因素的描述统计量适于各个交叉组别进行统计。 单样体T检验 1，单样体T检验由检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著差异，如果是大样本的单样本检验统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的u统计量，作为检验统计量，如果是小样本，并且样本服从正态分布，则采用服从t分布的t统计量进行单样本t检验，否则采取非参数检验t检验稳健性较好，如果样本分散偏离正态分布不太严重，也可以采用t检验 T检验和u检验的适用条件： （1） 样本来自正态，总体或近似正态总体 （2）两样本总体方差相等及具有方差齐性，在实际应用时如与上述条件略有偏离，对，结果一不会有太大影响 （3）两组样本应相互独立，根据比较对象的不同梯检验分为样本T检验配对T检验和两独立样本T检验 数据准备 1、打开数据文件‘Brakes.sav’选择（数据）--（拆分文件） 2、选择（比较组）把变量（机器）选入（分组方式）单击（确认）。 来源： https://www.cnblogs.com/zengtianyu123/p/11997153.html