t检验的原理是什么
问题描述
- 精选答案
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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。扩展资料t检验的前提条件:无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验,都有几个基本前提:
一是,T检验属于参数检验,用于检验定量数据(数字有比较意义的),若数据均为定类数据则使用非参数检验。二是,样本数据需要服从正态或近似正态分布。
1、独立T检验(也称T检验),要求因变量需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。
2、单样本T检验,其默认前提条件是数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。
3、配对样本T检验,其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样,无非是进行了一次数据相减(即差值)处理而已,因而其和单样本T检验保持一致。
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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。
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