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T检验

2023-08-03 18:43:08   0  举报

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AI智能生成

T检验知识点总结

数据分析

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大纲/内容

基本思想

处理两个总体讲的计量资料之间的差异

假设检验

H0：两组均数相同

H1：两组均数不同

类型

单样本t检验

已知某群体的平均值

抽取部分个体作为样本

比较抽出的样本所代表的总体与已知总体健是否有差异

两独立样本t检验

在两未知的总体分别抽取一个样本

比较两个总体之间是否有差异

常见形式：随机分组，按照属性特征分组

配对样本t检验

试验类型为配对的，比较配成对的两组数据之间的差异

条件配对

一分为二的配对

干预前后自身配对

不同检验方法配对

操作步骤

【比较均值】

<div>【单样本/独立样本/成对样本t检验】</div>

结果解读

单样本t检验

<span style="font-size: inherit;">三核心：【基本统计计量】——样本量、均数、标准差→产生主观意识</span><br>

<div>2.找t值和p值：p值＜0.05，即有差异，结合样本均数，退单两者之间的大小关系。</div>

两独立样本t检验

<ol><li>三核心：【基本统计计量】——样本量、均数、标准差</li></ol>

2. 方差齐性：莱文方差等同性检验——p值＞0.05，则方差齐，看第一行；p值＜0.05，方差不齐，看第二行的t检验

3.找t值和p值：结合方差检验的p值选择t检验或t’检验

配对样本t检验

1.三核心：【基本统计量】——样本量、均数、标准差→产生主观意识

2.看相关：

相关性与t检验的P值均＜0.05，说明数据一致性好，差异有统计意义，而且差异的产生就是干预因素作用的结果

相关显著，但t检验不显著，说明数据具有一致性，但均数差异不显著，即干预措施未发挥作用

相关性不显著，t检验显著，暗示均数存在差异，但个体均数差异变化不一致，均数的差异可能还受其他因素影响

相关和t检验均不显著，数据不一致、组间均数差异也没有意义。

3.找t值和p值：P值＜0.05可认为具有统计学意义。

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