独立样本t检验显著性如何计算

问题更新日期：2024-04-26 15:37:38

问题描述

精选答案

sig在（0.05-0.1）这个范围内通常被称作边缘显著，意思是虽然没达到通常0.05的显著性水平，但很接近这个值，可以认为实际的差异还是有可能存在的，只要增大样本量就可以 因为我们通常是做双侧检验，因为你一般的假设是不假设方向的，只假设可能存在差异，即我们只猜测男女有差异，但具体是男大于女还是女大于男谁也说不准，你要同时可虑到两种可能性，所以对于0.05的显著性，正态分布两侧实际各占0.025。

如果你很有信心，前人的研究中总是男大于女，这时候你可以单测检验，即把假设的0.05的拒绝域全部放在正态分布右侧，这时候，如果真的是男大于女，那你肯定要比双侧检验更容易发现这种差异，因为双侧检验的拒绝域在正态分布右侧实际上是0.025，这个拒绝域更难达到。所以有人告诉你这个双侧条件下的0.071在单侧检验下已经显著了。但我不推荐你用单侧，因为万一是女大于男呢？同样应该是有差异，但你会因为没有设置正态左侧的拒绝域而观察不到这个差异，另一方面讲，除非有理论和已有研究的支撑，否则轻易不要做单侧假设。 最后，你这个sig=0.071完全可以说是边缘显著，你可以说你觉得他们真有性别差异，但有个前提，你需要做一个效果量的分析，如果这个性别差异效果量（t检验的效果量为cohen'D值，若D小于0.2，效果量小）比较大，此时表明你的研究还是有价值的，因为性别差异够大，虽然t检验不显著，但这有可能是样本量不够大所致，当增大样本量时，就会显著。反过来，如果效果量小到微不足道，那你也别说什么边缘显著了，这时候研究价值已然不大。 对这方面知识你可以参考一些效果量的文献资料。

其他回答

小药师

独立样本t检验的显著性可以通过计算p值来进行判断。p值是指在假设检验中，假设为真的前提下，观察到的样本数据达到或超过原假设中给定的统计量的概率。

在独立样本t检验中，我们需要计算两个样本的均值差异，并计算标准误差、自由度等统计量后，使用t分布表格计算得到t值，然后根据t值的大小和自由度可以计算出对应的p值。

若p值小于我们事先设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，认为两个样本之间存在显著差异。

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劳动法服务专家

显著性是通过计算出t值，然后与置信度水平上的t分布临界值比较得出的在进行独立样本t检验时，需要先把两组数据逐一进行相减，然后算出平均值、样本标准差，以及样本量，接着计算t值，根据t值与自由度计算显著性如果t值大于临界值，则认为检验结果显著；如果t值小于临界值，则认为检验结果不显著，进而可以进行统计结论的决策和贡献判断

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劳动法服务专家

独立样本t检验的显著性可以通过计算P值来确定。P值表示在原假设成立的情况下，出现样本情况或更极端情况的概率。当P值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们会拒绝原假设并认为样本之间存在显著差异。具体计算方法可以使用统计软件，如SPSS等。

其他回答

小药师

独立样本t检验的显著性可以通过计算t统计量和p值来确定。t统计量表示两组样本均值之差与两组样本标准误之差的比值，而p值则表示这一差异是否具有统计学显著性。当p值小于显著性水平时，我们可以认为两组样本的均值差异具有显著意义，反之则认为不具有显著意义。需要注意的是，显著性水平通常设定为0.05或0.01，选择哪个作为显著性水平需要考虑实际问题的特点和需求。