t检验

打开excel ，点击菜单 工具 选择 加载宏 选择 VB分析工具库 点击确定返回再次点击菜单 工具 选择 数据分析里面有T检验，直接按照选项选择即可

Tails 指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 TTEST 使用双尾分布。Type 为 t 检验的类型。如果 type 等于 检验方法 1 成对 2 等方差双样本检验 3 异方差双样本检验

T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。 T检验的适用条件为样本分布符合正态分布 。 T检验的应用条件： T检验的用途 ：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。 假设检验可以分为三步：（1）建立检验假设和确定检验水准；（2）选定检验方法和计算检验统计量；（3）确定P值和做出推断结论。 检验假设 是针对总体特征而言，包括相互对立的两个方面，即两种假设：一种是无效假设或称原假设、零假设，符号为H0，它是要否定的假设；另一种是备择假设，记为H1，它是H0的对立面。二者是从反证法的思想提出的， H1和H0是相互联系、又相互对立的假设。 假设检验还需根据不同研究目的事先设置是否拒绝原假设的判断标准，即检验水准。 检验水准 也称显著性水准，它指无效假设H0为真，但被错误地拒绝的一个小概率值，一般取检验水准α =0.05。 要根据研究设计的类型和统计推断的目的选用不同的检验方法。如成组设计的两样本均数的比较用t检验，多个样本均数的比较用F检验。 检验统计量是用于抉择是否拒绝H0的统计量（因此在我们确定检验假设H0,H1时,检验方法和检验统计量就已经确定了），其统计分布在统计推断中是至关重要的，不同的检验方法要用不同的方式计算现有样本的检验统计量值。 这里的P值是指由H0成立时的检验统计量出现在由样本计算出来的检验统计量的末端或更末端处的概率值。 当P≤ α时，结论为按所取检验水准拒绝H0，接受H1，这样做出结论的理由是：在H0成立的条件下，出现等于及大于现有检验统计量值的概率P≤ α ，是小概率事件，这在一次抽样中是不大可能发生的，即现有样本信息不支持H0因而拒绝它；若P>α，即样本信息支持H0，就没有理由拒绝它，此时只好接受它。 大量检测已知正常人血浆载脂蛋白E（ apo E）总体平均水平为4.15mmol/L。某医师经抽样测得41例陈旧性心机梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度为5.22mmol/L，标准差为1.61mmol/L。据此能否认为陈旧性心肌梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度与正常人的平均浓度不一致？ （1）建立检验假设和确定检验水准。H0: μ=μ0，H1: μ≠μ0，α=0.05，双侧检验； 将大白鼠配成8对，每对分别饲以正常饲料和缺乏维生素E饲料，测得两组大白鼠肝中维生素A的含量，试比较两组大白鼠中维生素A的含量有无差别。 （1）建立检验假设和确定检验水准。H0: μd=0，H1: μd≠0，α=0.05，双侧检验； 量有差别。正常饲料组比缺乏维生素E饲料组的含量要高。 t检验有多种类型，可以分为只有一组样本的单体检验和有两组样本的双体检验。单体检验用于检验样本的分布期望是否等于某个值。双体检验用于检验两组样本的分布期望是否相等，又分为配对双体检验和非配对双体检验。配对双体检验的两组样本数据是一一对应的，而非配对双体检验的两组数据则是独立的。比如药物实验中，配对双体检验适用于观察同一组人服用药物之前和之后，非配对双体检验适用于一组服用药物而一组不服用药物。 1、单体检验 单体检验是针对一组样本的假设检验。零假设为H0: μ=μ0。统计量服从自由度为n-1的 T 分布。 2、配对双体检验 由于每次抽样的样本平均值都是围绕着群体期望值分布，因此我们认为只要某次抽样平均值在接受零假设的区间内，我们便接受零假设。 参考： 假设检验原理一: T 检验 t检验

你这个小括号里面统计的是不是t检验值？如果是，那么两组在不同处理下，都显示差异显著。t值小于0.05即为显著。

t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 计算公式： t统计量： 自由度：v=n - 1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误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。 例1 难产儿出生体重n=35, =3.42, S =0.40, 一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？ 解：1.建立假设、确定检验水准α H0：μ = μ0 （无效假设，null hypothesis） H1：（备择假设,alternative hypothesis，） 双侧检验，检验水准:α=0.05 2.计算检验统计量 ，v=n-1=35-1=34 3.查相应界值表，确定P值，下结论 查附表1，t0.05 / 2.34 = 2.032,t < t0.05 / 2.34,P >0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义 T检验（T Test） 什么是T检验 T检验，亦称student t检验（Student"s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。 T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道，连其老板也不知道。 T检验的适用条件：正态分布资料 T检验注意事项 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布) 单侧检验和双侧检验 单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。 假设检验的结论不能绝对化 不能拒绝H0，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 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。t检验举例说明 例如，T检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。理论上，即使样本量很小时，也可以进行T检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene"s检验。如果不满足这些条件，只好使用非参数检验代替T检验进行两组间均值的比较。 T检验中的P值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧T检验概率。 1、数据的排列 为了进行独立样本T检验，需要一个自（分组）变量（如性别：男女）与一个因变量（如测量值）。根据自变量的特定值，比较各组中因变量的均值。用T检验比较下列男、女儿童身高的均值。 对象1 对象2 对象3 对象4 对象5 男性 男性 男性 女性 女性 111 110 109 102 104 男性身高均数 = 110 女性身高均数 = 103 2、多组间的比较 科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。（进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时）。

这是两个完全不同的概念，pearson相关是测量两变量相关程度的分析，会得到pearson相关系数。而t检验是检测样本来自的总体是否和样本存在一致的现象，通过得到的t值或对应的概率值p得出最终结论。因此我不知道你说得出来的值是一样的，不知道你得到的是两个什么样的值。

单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择dunnet t检验，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

标准差？统计学中样本到均值的距离的衡量标准。stdev越大，误差越大

若是前测后测2个水平，只需配对t检验变量的水平数目超过2个，需要用方差分析。（当只有2水平时候，也可用方差分析，结果的统计量与t检验是相同的）本质上是一样的，当不能用多次重复的两两t检验，因为这样会放大alpha类错误。方差分析不会。不过严格来说，方差分析要求个变量方差齐。不过看你描述的题目要求，应该是采用重复测量方差分析的，组间变量是实验组-对照组；组内是重复的这若干次测量。是否你的方差齐次检验有误？缺失值处理俺不会，若不多的话是不是用pairwise即可了。

A small bamboo shoot has such a firm belief, such a strong courage, we should not be so?Learning the courage of flower

卡方检验试用条件1.随机样本数据； 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况： 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验. 3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher"s检验. 上述是适用于四格表.R×C表卡方检验应用条件： 1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5； 2.不能有小于1的理论数.若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

我只知道卡方分布和t分布，概率统计课上学过，至于有什么用，不知道了

独立样本t检验1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

M表示均值，SD表示标准差，这个是论文中的标准写法

t检验：用于数据符合正态分布时的均值分析Mann-Whitney U：用于非正态分布数据的均值分析

t检验要满足正态性和方差齐性，u检验是非参数不需要满足统计专业研究生工作室为您服务

t用于正态分布，u检验用于非正态或者等级资料

曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test） 曼-惠特尼U检验称曼-惠特尼秩检验由 H.B. Mann D.R.Whitney 于1947提 Mann-Whitney U 检验用广泛两独立本秩检验简单说该检验与独立本t检验相应态布、差齐性等能达t检验要求使用该检验其假设基础：若两本差异则位置同属于非参数检验菜单操作：点击析选择非参数检验 再选择旧框——两独立本检验

额我的论文题目也是有关气候突变分析的，滑动T检验不会啊 同求教授。。。

一、适用条件不同1、T检验是用于正态分布资料的小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。2、Mann-Whitney U 检验是与独立样本t检验相对应的方法，当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时，可以使用该检验。二、检验方法不同1、t检验是参数检验，是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著2、Mann-Whitney U 检验是非参数检验，是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。其假设基础是：若两个样本有差异，则他们的中心位置将不同。三、检验步骤不同1、t检验（1）需要建立假设、确定检验水准α；（2）根据公式计算t统计量：（3）查相应t界值表，确定P值，下结论。2、Mann-Whitney U 检验（1）将两组样本数据混合，并按照数据大小的升序编排等级。（2）分别求出两个样本的等级和R1,R2。（3）根据公式计算U1，U2；（4）做出判断。参考资料：百度百科——曼-惠特尼U检验百度百科——t检验

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

相关，但不是一件事。T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesis testing), 而T-statistic是根据model计算的，用来做检验的统计量。正常T-statistic应该在0假设(null hypothesis)为真时，服从T分布(T-distribution)。T-test时根据T-statistic值的大小计算p-value，决定是接受还是拒绝假设。

有原始数据就用test，没有就用ttest

不一样，2sls回归是指二阶段最小二乘回归，robust检验是稳健估计中的一种方法。两种方法SPSSAU里都可以进行操作分析。

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.