t检验是对总体的什么量进行检验

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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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