老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于三种t检验的详细区分和什么是t检验的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享三种t检验的详细区分以及什么是t检验的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、t检验应用

t检验可用于比较男女身高是否存在差别。

为了进行独立样本t检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男女）与一个因变量（如测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值。

选用alpha=0.05的统计显著水平。

2、SPSS中的数据的排列被试性别身高对象1

女性身高均数=1033、选择SPSS中comparemeans菜单，独立样本，t-test。选择双侧检验，以及统计显著性水平alpha0.05。运行。

4、从输出结果查看t检验的p值，是否达到显著水平。是，接受H1。男平均身高与女平均身高不同。否，接受H0，尚无证据支持男女身高差异。

5、最常用t检验的情况有：单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验，我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。

检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说，我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。检验一条回归线的斜率是否显著不为零。

二、t检验包括

1、t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），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。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。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。

2、t检验分为单总体检验和双总体检验。

3、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

三、t检验法

t检验方法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。t检验法是用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。与f检验、卡方检验并列。

四、t检验的目的

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

五、什么是t检验

T检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。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z检验、卡方检验并列。

例：在小学三年级学生中随机抽取10名学生，在学期初和学期末分别进行了两次推理能力测验，成绩分别为79.5和72分，标准差分别为9.124,9.940。问两次测验成绩是否有显著地差异？

由于实际计算出来的=1.65<1.74，则，故不能拒绝原假设。结论为：两次测验成绩有无显著地差异。

t统计量：自由度：v=n-1适用条件：(1)已知一个总体均数；(2)可得到一个样本均数及该样本标准误；(3)样本来自正态或近似正态总体。

OK，关于三种t检验的详细区分和什么是t检验的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。

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