什么是t检验？

t检验（t-test）是一种统计方法，用于比较两组数据之间的平均值是否存在显著差异。它通常用于分析两组样本的平均值是否具有统计学上的显著性差异。t检验基于正态分布的假设，它计算两组数据之间的t值，然后通过与t分布表进行比较来确定差异是否显著。

下面是一个详细的t检验的步骤：

1. 建立假设：

   • 零假设（H0）：两组数据的平均值没有显著差异。
   • 备择假设（H1）：两组数据的平均值存在显著差异。

2. 收集数据：

   • 收集两组数据，分别称为样本1和样本2。

3. 计算样本统计量：

   • 计算每个样本的均值（平均值）和标准差。

4. 计算t值：

   • 使用以下公式计算t值：
   • 

1. • 其中，xˉ1​和�xˉ2​分别是两组样本的均值，s1​和s2​分别是两组样本的标准差，n1​和n2​分别是两组样本的大小。

2. 计算自由度：

   • 自由度（degrees of freedom）用于确定t分布的形状，可以通过以下公式计算：

1. 查找临界值：

   • 根据所选的显著性水平（通常为0.05），查找t分布表或使用统计软件来确定临界值，这将帮助您决定是否拒绝零假设。

2. 比较t值和临界值：

   • 如果计算得到的t值大于临界值，则拒绝零假设，认为两组数据的平均值存在显著差异。否则，接受零假设，认为两组数据的平均值没有显著差异。

现在让我们来看一个简单的例子，假设我们想要比较两组学生的考试成绩是否有显著差异：

• 样本1：班级A的学生的考试成绩（n1 = 30）
• 样本2：班级B的学生的考试成绩（n2 = 35）

假设我们的零假设是：班级A和班级B的学生的考试成绩没有显著差异。

我们从两组学生中分别计算了均值和标准差，并计算了t值。然后，查找t分布表，使用显著性水平为0.05来确定临界值。如果计算得到的t值大于临界值，我们就可以拒绝零假设，得出结论认为班级A和班级B的学生的考试成绩存在显著差异。否则，我们接受零假设，认为差异不显著。