T检验的条件?

Question

如题所述

Answer 1

T检验的条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。

T检验的样本含量较小（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。

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。

扩展资料：

单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。

当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误。

Answer 2

　　T检验的条件：要比较的数据必须是计量数据而非计数数据，组别为2组，2组以上则是做方差分析。t检验通常需要做一个方差齐性检验。
　　T检验，亦称student t检验（Student's t test），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。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。

Answer 3

首先t检验是一种参数检验，用于比较两组数据的均值，所以要比较的数据必须是计量数据而非计数数据，组别为2组，2组以上则是做方差分析。
独立样本t检验通常需要做一个方差齐性检验，但根据很多研究者的观点，t检验具有相当的稳健性，轻微违反方差齐性的条件也是允许的本回答被网友采纳

Answer 4

样本服从正态分布、适合小样本

Answer 5

t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 计算公式：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。 例1 难产儿出生体重n=35, =3.42, S =0.40, 解：1.建立假设、确定检验水准α H0：μ = μ0 （无效假设，null hypothesis） H1：（备择假设,alternative hypothesis，） 双侧检验，检验水准:α=0.05 2.计算检验统计量 ，v=n-1=35-1=34 3.查相应界值表，确定P值，下结论查附表1，t0.05 / 2.34 = 2.032,t < t0.05 / 2.34,P >0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义