t检验tjianyan

t检验通常用于总体正态分布、总体方差未知或独立小样本的平均数的显著性检验、平均数差异显著性检验， 以及相关系数由同一组被试取得的相关系数差异显著性检验、正态分布的皮尔逊相关系数的显著性检验等情况。其中平均数差异显著性t检验的公式为：

式中D是两个平均数的差异，SED是标准误，df是自由度。计算过程是： 先计算出平均数差异的标准误(SED)，即由差异所组成的样本分配的标准差，然后依据自由度查t分配表，再根据机率确定其显著性水平。一般情况下大多采取P.₀₅或P.₀₁的显著性水平。

t检验T jianyan

利用服从t分布的统计量进行假设检验的方法。t分布是由英国统计学家高塞特，于1908年提出的一种随机变量的概率分布。该分布由一个参数——自由度df确定，以纵轴为对称轴，当df→∞时，标准正态分布是其极限分布。df>30时，t分布已与标准正态分布非常接近，在实用上可按标准正态分布近似处理。进行t检验时，首先计算出与研究假设有关的服从t分布的统计量之值，然后查t值表找到相应的临界值，将统计量值与临界值进行比较，即可得出结论。t检验在统计检验中有广泛的应用，主要用于：
❶样本平均数的显著性检验；
❷两样本平均数差异的显著性检验；
❸相关系数的显著性检验；
❹两相关样本的方差齐性检验。[例]为调查早期教育对儿童智力发展的影响，从受过良好早期教育的儿童中随机抽取70人进行智力测验，平均分数为103.3，标准差为S=15。已知一般儿童平均智商为100，问能否认为受过良好早期教育的儿童智力高于一般水平？

查t值表得t0.5(69)=1.64故t=1.84＞1.64 ＜0.5因此，可以认为受过良好早期教育的儿童智力高于一般水平。

t检验t-test

是以t分布为基础的一种假设检验方法，常用于下列三种均数间的比较：
❶样本均数X与总体均数μ的比较，无效假设H₀:μ=μ

S为样本均数的标准误。
❷两样本均数₁与₂的 比较，无效假设 H_o:μ₁＝μ₂,t=S₁-₂为两样本均数之差的标准误。
❸配对资料（或自身对照资料）的比较，无效假设H_o:μ＝0,S_x是配对资料差数均数的标准误。

t检验t-Test

显著性检验的方法之一。在已知随机变量S^ε的总体服从正态分布和未知总体方差σ²的条件下，根据样本均值x和样本标准差S推断总体均值μ=μ₀的假设能否成立的检验。检验的零假设H₀:μ=μ₀，备择假设H_A:μ≠μ₀，检验指标是统计量

t服从自由度为 (N-1) 的t分布。查t分布表找出相当于给定的显著性水平α临界值t_α/2。将样本均值x代入上式得出t的样本观测值t₀，若|t₀|≥t_α/2，则否定H₀，以H_A代之；否则仍接受H₀为假设。参见“零假设”、“正态分布”条。

t检验test

对服从t分布的统计量所进行的统计检验。亦称“学生检验”，参数检验的一种。可用于小样本，总体服从正态分布，总体标准差未知的条件下，对总体平均数μ进行的检验。一般可用样本标准差S代替总体标准差σ。因为则在单一总体情况下，检验统计量：t的自由度为(N-1)。在双总体情况下，用两个样本平均数的对照，来检验它们是否来自相同总体。检验统计量：t=为两个样本的平均数，S₁,S₂为各自的标准差，n₁,n2为样本的容量，t的自由度为(n₁+n₂-2)。
X₂分布(chi-square distribution)
分布密度是x² (x,n)
X称为X²变量，其自由度为n。其分布曲线呈正偏态，自由度越小，偏斜度越大。当自由度无限增大时，曲线趋向于正态分布。X²变量的取值范围为[0,∞]。对应于不同自由度和不同大小的右倾面积，数理统计学家制成了X2临界值表。实得的X2值与临界值λ满足关系式P(X2>λ) =α,α为右倾面积。

t检验student's "t"test

对服从t分布的统计量所进行的统计检验。亦称“学生检验”，参数检验的一种。由英国统计学家戈塞特(Go sset, W. S.)首创。可用于样本为小样本，总体服从正态分布，总体标准差未知的条件下，对总体平均数μ进行的检验。一般可用样本标准差S代替总体标准差σ。因为

则，在单一总体情况下，检验统计量：

t的自由度为(N-1)。在双总体情况下，用两个样本平均数的对照，来检验它们是否来自相同总体。检验统计量：

式中1, ₂为两个样本的平均数，s₁,s₂为各自的标准差，n₁,n₂为样本的容量，t的自由度为(n1+n_2-2)。

t检验t-test

检验统计量是否服从或渐进服从t分布的参数检验方法。心理学研究中主要用于检验不同正态总体样本平均数的比较，或同一总体中不同样本平均数之间是否存在显著差异。当总体方差未知、样本容量较小时，t检验效率比较显著。

t检验

指检验统计量服从或渐近服从t分布的假设检验。参见“t分布”。