独立样本t检验

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1、独立样本T检验要求被比较的两个样本彼此独立，既没有配对关系，要求两个样本均来自正态分布，要求均值是对于检验有意义的描述统计量。例如：男性和女性的工资均值比较分析——比较均值——独立样本T检验。分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺活量均值之间是否有显著性差异。组统计量身高N均值标准差均值的标准误体重>=155.001340.8385.11691.4192<155.001634.1133.8163.9541肺活量>=155.00132.4038.40232.11158<155.00162.0156.42297.10

2、574基本信息的描述方差齐次性检验（详见下面第二个例题）和T检验的计算结果。从sig（双侧）栏数据可以看出，无论两组体重还是肺活量，方差均是齐的，均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。体重T检验结果，sig(双侧)=0.000，小于0.01，拒绝原假设。两组均值之差的99%上、下限均为正值，也说明两组体重均值之差与0的差异显著。由此可以得出结论，按身高155.0分组的两组体重均值差异，在统计学上高度显著。肺活量T检验的结果，sig（双侧）=0.018，大于0.01,。两组均值之差的上下限为一个正值，一个负值，也说明差值的99%上下

3、限与0的差异不显著。由此可以得出结论，按身高155.0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显著，均值差异是由抽样误差引起的。以性别作为分组变量，比较当前工资salary变量的均值组统计量性别N均值标准差均值的标准误当前工资女216$26,031.92$7,558.021$514.258男258$41,441.78$19,499.214$1,213.968方差齐性检验（levene检验）结果，F值为119.669，显著性概率为p<0.001,因此结论是两组方差差异显著，及方差不齐。在下面的T检验结果中应该选择假设方差不相等一行的数据

4、作为本例的T检验的结果数据，另一航是假设方差相等的T检验的据算数据，不取这个结果。T的值sig两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9.差值的标准误为1318.40差分的95%的置信区间在-18003~-12816之间，不包括0，也说明两组均值之差与0有显著差异。结论：从T检验的P的值为0.000<0.01，和均值之差值的95%置信区间不包括0都能得出，女雇员现工资明显低于男雇员，茶差异有统计学意义。