每天叫醒你的不是闹钟，而是姿势
说到T检验，我们先来回答一个问题：T检验属于单因素分析吗？那么，T检验与单因素方差分析有何关系？今天一个老师问我，说：想分析年龄与SDS变量（抑郁自评量表）是否相关，她首先将年龄与SDS做了一个散点图，然后接着做了一个线性相关性分析，发现两者是没有关系的，她在想是不是把年龄做一个分组（比如，＜30岁、30~60岁、＞60岁）再去看他们之间是不是有相关性（或者说年龄是不是SDS的一个影响因素），最后的结果可想而知，答案是没有相关性。上面说的这么复杂，简化一下就是：如何判断x与y是否相关？相关性与否这个结果是否与x的数据的表示方式有关？回答这个问题，我们先来看一个例子：
从上图A中可以看出x与y的散点图是没有相关性的（y值不随x值的变化而变化），也就是x与y没有相关性如果我们将x分组，也不能改变x与y的关系，这是肯定的。所以上面讲到的年龄与SDS评分之间的关系也是同样道理。
老师又问，那么，如何判断年龄是不是SDS评分的影响因素呢？不应该是用相关性分析吗？为什么有的论文中还用t检验呢？她还给我举了一个例子：
为什么这个论文中，判断“领导力课程参加与否”是否是RSLQ的影响因素，用的是T检验呢？
其实，单因素分析就包括：T检验、方差分析与卡方检验等；T检验是单因素分析的一种统计学方法。这个用上面的x与y的例子解释，就是：如果一个变量x真的与y相关或者x是y的一个影响因素，那么x的分组之后，组与组之间也应该有差异的。至于说这个问题中年龄与SDS评分的关系中，用T检验还是用方差分析，这是与x（年龄）分几组有关系：如果是两组，则用T检验；如果是三组，则用方差分析。其实真的是两组的话，也是可以用方差分析的，因为方差分析的结果与T检验的结果是一样的。记好了就可以：如果两组间比较单因素方差分析和t检验的结果是相同的，单因素方差分析可以对两组以上的分组进行比较，而t检验只能两两比较。（大家可以自己去试一下，有疑问的可以加我微信17610173396讨论。）
再来说一下：两独立样本T检验
两独立样本T检验(two independent samplest-test),又称成组 t 检验。独立样本t检验跟配对样本T检验的原理是一样的，也是用来看两组数据的平均值有无差异，与配对样本t 检验的区别就在于方案的设计，也就是两个样本是独立的还是配对的。比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法，因为男样本和女样本是独立的（互不影响）。 这个独立样本t检验还会涉及到方差齐性检验，这点需要注意下。如果方差不齐，则要采用校正后的t检验，也就是t'检验。下面是步骤：
将核心基本统计量值：平均数、标准差、t值、p值等写到论文中即可。（p值还是按照“大同小异”来判断，p＞0.05代表相同，即没有差异；p＜0.05代表不同，即有差异，至于谁大谁小，根据平均值来判断。）
如果有需要案例数据的可以加我们客服微信：17610173396（小文）获取。
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