t检验

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

本节内容： 1：t分布存在的意义是什么 2：t分布的置信区间 3：t分布检验 一、t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的，应用广泛。 例如：对比试验前后病人的症状，证明某种药是否有效； 对比某个班级两次语文成绩，验证是否有提高； 对比某个产品在投放广告前后的销量，看广告是否有效。这些都属于两均值对比的应用。 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验： 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据，而T检验适用于小规模抽样样本。下面分别介绍Z检验和T检验。 T检验，亦称student t检验（Student's t test），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。 二、t分布的置信区间 和计算正态分布的置信区间一样，将正态统计量变成了t分布统计量 三、t分布检验 单样本T检验：均值 = μ 判断是否显著 双样本T检验：x1均值 = x2均值 匹配样本T检验： x1均值-x2均值 = μ 判断是否显著，匹配其实就是另类的单样本检验 来源： https://www.cnblogs.com/hero799/p/11971861.html

基于16s测序的差异分析无外乎就是物种差异，α 多样性差异以及β 多样性差异分析。最多，也就是基于PICRUSt，BUGBASE这类型的软件预测完功能后，再做一些功能差异分析。 常见的差异检验方法，可以分为两大类，一类是最基本的差异检验方法，只输出p值，例如t检验，秩和检验等。另外一类是可以输出p值的同时，也可以输出R值，如Anosim，Adonis等。下面来简单介绍一下这些方法。 01. 基本检验方法 对于只输出p值的检验方法，它的目的很简单，就是检验比较组之间的相似性距离是否有差异，从而反映出不同环境对群落结果的影响是否有作用。常用的分析方法有卡方检验、Student t检验、Wilcoxon秩和检验等等。 如果只有两个样本比较，适合用卡方检验，不过说实在的，检验出来的结果没什么可靠性，因为现阶段16s研究不做重复实在“难以服众”了。先不说价格便宜，做重复压根没有难度，就是从生物学、统计学角度考虑，也需要做重复，详情可参考之前的文章《浅聊多样性测序样本重复问题》。 如果是两组样本（至少3重复），可以试一下Student t，Welch‘st以及Wilcoxon秩和检验。Student t检验需要样本符合正态分布，而且方差对齐。当组间样本数不同，方差也不对齐的时候，Welch’s t检验是很好的选择。 Wilcoxon秩和检验又叫Mann-Whitney U 检验

在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量 Y 需要满足正态分布。还有很多种情况，比如 T 检验，相关分析等等。 但这种情况往往被分析人员忽略掉，或者是数学基本不够扎实，也或者无论如何数据均不满足正态分布等客观条件，也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件，分析的结果会变得不科学严谨，分析结论会受到置疑。 哪些研究方法需要数据满足正态分布才行呢？以及如果不满足正态分布时应该如何处理呢？接下来会逐步说明。 第一：需要满足正态分布的几类常见研究方法： 常见会涉及五种研究方法，它们对正态性要求相对较高，如果不满足正态性则会有对应的处理。 线性回归分析 线性回归分析，很多时候也称回归分析。其对正态性的要求较为严格，包括因变量 Y 需要满足正态性要求，同时残差也需要满足正态性。如果说因变量 Y 不满足正态分布，通常情况下有以下几种处理办法。 第 1 ：对因变量 Y 取对数处理（包括自然对数和 10 为底的对数）；这可以在 SPSSAU 的生成变量功能里面找到； 第 2 ：如果数据接近于正态分布，则接受其为正态分布性。此种情况较多，因为在研究影响关系时，线性回归最适合，如果不进行线性回归，通常情况下很难有更适合的研究方法。因而很多时候只要数据接受于正态性即可