劉老炮兒2021-12-06 14:18:38

原理：T檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的機率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。

意義：

T檢驗對資料的正態性有一定的耐受能力。如果資料只是稍微偏離正態，結果仍然是穩定的。如果資料偏離正態很遠，則需要考慮資料轉換或採用非引數方法分析。

兩個獨立樣本T檢驗的原假設為兩個總體均值之間不存在顯著性差異，需分兩步完成：①利用F檢驗進行兩總體方差的同質性判斷；②根據方差同質性的判斷，決定T統計量和自由度計算公式，進而對T檢驗的結果給予恰當的判定。

如果待檢驗的兩個樣本均值差異較小，那麼t值也就較小，說明兩樣本均值不存在顯著差異；相反，t值越大，說明兩樣本均值之間差異越顯著。

SPSS將計算的t值和T分佈表給出相應的顯著性機率值，如果顯著性機率值P小於或等於顯著性水平α，則拒絕原假設，認為兩總體均值之間存在顯著差異；相反，顯著性機率值P大於顯著性水平α，則不拒絕原假設，認為兩總體均值之間不存在顯著差異。