1、In；：n:Im 餌L L 針m二 1T三IBE SBE5二.B-一的區別精編版MQS system office room【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898 】T檢驗及其與方差分析的區別假設檢驗是通過兩組或多組的樣本統計量的差別或樣本統計量與總體參數的差異 來推斷他們相應的總體參數是否相同。t檢驗：1.單因素設計的小樣本(nV50)計量資料樣本來自正態分布總體總體標準差未知兩樣本均數比較時，要求兩樣本相應的總體方差相等根據研究設計t檢驗可由三種形式：-單個樣本的t檢驗-配對樣本均數t檢驗(非獨立兩樣本均數t檢驗)-兩個獨立樣本均數t檢驗單個樣本t檢驗又稱單樣本均

2、數t檢驗(onesamplettest),適用于樣本均數與已知總體均數 U 0的比較，其比較目的是檢驗樣本均數所代表的總體均數U是否與已知總體 均數P有差別。已知總體均數七一般為標準值、理論值或經大量觀察得到的較穩定的指標單樣t檢驗的應用條件是總體標準?未知的小樣本資料(如n50),且服從正 態分布。配對樣本均數t檢驗配對樣本均數t檢驗簡稱配對t檢驗(pairedttest),又稱非獨立兩樣本均 數t檢驗，適用于配對設計計量資料均數的比較，其比較目的是檢驗兩相關 樣本均數所代表的未知總體均數是否有差別。配對設計(paireddesign)是將受試對象按某些重要特征相近的原則配成對 子，每對中的

3、兩個個體隨機地給予兩種處理。應用配對設計可以減少實驗的誤差和控制非處理因素，提高統計處理的效 率。配對設計處理分配方式主要有三種情況：兩個同質受試對象分別接受兩種處理，如把同窩、同性別和體重相近的動物配 成一對，或把同性別和年齡相近的相同病情病人配成一對；同一受試對象或同一標本的兩個部分，隨機分配接受兩種不同處理，如例資料；自身對比(self-contrast)。即將同一受試對象處理(實驗或治療)前后的結果 進行比較，如對高血壓患者治療前后、運動員體育運動前后的某一生理指標進行 比較。兩獨立樣本t檢驗兩獨立樣本t檢驗(twoindependentsamplest-test)，又稱成組t檢驗。適

4、用于完全隨機設計的兩樣本均數的比較，其目的是檢驗兩樣本所來自總體 的均數是否相等。 完全隨機設計是將受試對象隨機地分配到兩組中，每組對象分別接受不同 的處理，分析比較處理的效應。或分別從不同總體中隨機抽樣進行研究。-兩獨立樣本t檢驗要求兩樣本所代表的總體服從正態分布N（七，012）和N（七，0 22），且兩總體方差0 12、0 22相等，即方差齊性11（homogeneityofvariance,homoscedasticity）。-若兩總體方差不等，即方差不齊，可采用t檢驗，或進行變量變換,或用秩 和檢驗方法處理。t檢驗中的注意事項假設檢驗結論正確的前提作假設檢驗用的樣本資料，必須能代表相應

5、的總體， 同時各對比組具有良好的組間均衡性，才能得出有意義的統計結論和有價值的 專業結論。這要求有嚴密的實驗設計和抽樣設計,如樣本是從同質總體中抽取 的一個隨機樣本，試驗單位在干預前隨機分組,有足夠的樣本量等。檢驗方法的選用及其適用條件，應根據分析目的、研究設計、資料類型、樣本 量大小等選用適當的檢驗方法。t檢驗是以正態分布為基礎的，資料的正態性 可用正態性檢驗方法檢驗予以判斷。若資料為非正態分布，可采用數據變換的 方法，嘗試將資料變換成正態分布資料后進行分析。雙側檢驗與單側檢驗的選擇需根據研究目的和專業知識予以選擇。單側檢驗和 雙側檢驗中的t值計算過程相同，只是t界值不同，對同一資料作單側檢

6、驗更 容易獲得顯著的結果。單雙側檢驗的選擇，應在統計分析工作開始之前就決 定，若缺乏這方面的依據，一般應選用雙側檢驗。假設檢驗的結論不能絕對化假設檢驗統計結論的正確性是以概率作保證的，作 統計結論時不能絕對化。在報告結論時，最好列出概率P的確切數值或給出P 值的范圍，如寫成P，同時應注明采用的是單側檢驗還是雙側檢驗，以便讀 者與同類研究進行比較。當P接近臨界值時，下結論應慎重。正確理解P值的統計意義P是指在無效假設H0的總體中進行隨機抽樣,所觀察 到的等于或大于現有統計量值的概率。其推斷的基礎是小概率事件的原理，即 概率很小的事件在一次抽樣研究中幾乎是不可能發生的，如發生則拒絕H0。因 此，只能說明統計學意義的“顯著”。假設檢驗和可信區間的關系假設檢驗用以推斷總體均數間是否相同，而可信區 間則用于估計總體均數所