本篇文章给大家谈谈t检验结果怎么看，以及t检验结果怎么看正态分布对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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t检验怎么分析结果
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。
正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。
扩展资料
最常用t检验的情况有：
1、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，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线。
2、双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人的身高之平均是否相等。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。
3、“配对”或者“重复测量”t检验：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，肿瘤尺寸应该是变小了。
4、检验一条回归线的斜率是否显著不为零。
参考资料来源：百度百科-学生t检验
参考资料来源：百度百科-t检验
怎么判断是否通过T检验
一般情况下，在 T 检验中，T 值大于2 即可判断通过了显著性检验，相当于 P 值小于 0.05。
1、T 检验 的适用条件：
（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差；
（3）样本来自正态或近似正态总体 。
2、T 检验 可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验 。
（1）单总体检验：
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。
（2）双总体检验：
双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
（3）配对样本检验：
配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展，不过检验的对象由一群来自常态分配独立样本更改为二群配对样本之观测值之差。
扩展资料：
T 检验 的注意事项：
1、选用的检验方法必须符合其适用条件；
2、区分单侧检验和双侧检验。
3、假设检验的结论不能绝对化。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义。
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。
6、涉及多组间比较时，慎用t检验。
参考资料来源：百度百科 - T 检验
t检验显著性结果怎么看
一般定义p
结果看最后两列，t就是t值，sig就是p值（显著性），sig更重要，可知sigt检验是一种适合小样本数据的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。对t检验结果的解读，首先判断p值是否呈现出显著性，如果呈现出显著性，则说明两组数据具有显著性差异，具体的差异可通过平均值进行对比判断。
两独立样本t检验spss结果怎么看
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，结果比较容易解读。
共输出t值和P值，以及还有平均值与标准差值。
从分析角度看P值和平均值更有意义，首先看P值大小，判断两组数据是否有显著性差异，P0.05代表呈现出显著性差异，反之，则没有。具体差异可对比平均值大小。
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