武松老师说统计之十：t检验

接受订阅者反馈意见，不要过于理论化，注重实践，以后实践思想为主。

t检验

t检验为计量资料假设最为简单的方法，主要分为三种类型：

（一）单样本的t检验：示意图如下：

图中右侧实心的椭圆为一个已知的总体；左侧像半个鸭蛋一样的椭圆，其外部椭圆为我们要研究但未知的总体，里面实心小椭圆为我们在该未知总体中进行抽样获得的样本。

（二）两独立样本t检验

示意图如下：

图中两个椭圆的外部圆圈代表2个未知的总体，里面两个实心的椭圆代表我们抽取的两个样本数据，现在我们相比较两个未知的总体谁高谁低，则可以采用两独立样本的t检验。

实例如：A大学随机抽取800名学生，平均身高168cm；B大学随机抽取1000人，平均身高170cm，请问两个大学身高谁高谁低？该题就符合上面的图示，是不是？

两独立样本t检验要求达到独立性、正态性和方差齐性的要求，独立与否往往有我们课题设计所能决定，正态性要求一般不是很高，方差齐性要求严格，因此分析时要做方差齐性检验。

（三）配对样本的t检验

配对t检验示意图如下：

配对t检验的配对形式共包括4种类型，试图为为类型2：条件配对。我们分析配对t检验数据时，将同一对子中的数据前后相减得到差值，然后进行差值的单样本t检验。

上述3种t检验具体由软件实现，各位也不必过分追求其计算方法，后续将会有SPSS实战篇。

（四）常见错误

（1）数据明显不符合对称分布，依然用均数加减标准差进行统计描述，依然采用t检验，错误。

（2）数据根本不是计量资料，依然使用t检验；

（3）数据明明是配对设计，却采用两独立t检验；

（4）完全随机设计多组比较，却用多次两独立样本t检验反复比较，这点非常常见。