独立样本 T 检验

“独立样本 T 检验”过程比较两组个案的平均值。理想的情况下，对于此检验，主体应随机地分配到两个组中，以便响应的任何差别是由于处理（或缺少处理）而非其他因素造成的。而比较男性和女性的平均收入则不属于此情况。人不是随机指定为男性或女性的。在这些情况下，您应确保其他因素中的差别没有掩饰或夸大平均值中的显著性差异。平均收入的差值还可能受诸如教育之类的因素影响（而非仅仅受性别影响）。

示例。高血压病人随机地分配到安慰剂组和治疗组。安慰剂主体主要接受无效的药丸，而治疗主体主要接受一种期望能降低血压的新药。在主体经过两个月的治疗之后，使用双样本 t 检验比较安慰剂组和治疗组的平均血压。每名病人测量一次并归属于一个组。

统计。 对于每个变量：样本大小、平均值、标准差以及平均值的标准误差。对于平均值的差异：平均值、标准误差和置信区间（您可以指定置信度级别）。检验：Levene 方差相等性检验以及平均值相等性的汇聚方差和分离方差 t 检验。

独立样本 T 检验数据注意事项

数据。感兴趣的定量变量的值位于数据文件的单独一列中。此过程使用具有两个值的分组变量将个案分成两个组。分组变量可以是数值（诸如 1 和 2，或者 6.25 和 12.5 之类的值），也可以是短字符串（例如 yes 和 no）。作为备选方法，您可以使用定量变量（例如年龄）来将个案分成两个组，方法是指定一个分割点（分割点 21 将年龄分成 21 岁以下组和 21 岁及以上组）。

假设。对于相等方差 t 检验，观察值应是来自具有相等的总体方差的正态分布的独立随机样本。对于不等方差 t 检验，观察值应是来自正态分布的独立随机样本。双样本 t 检验对于偏离正态性是相当稳健的。当以图形方式检查分布时，请检查以确保它们对称且没有离群值。

获取独立样本 T 检验

此功能需要 Statistics Base Edition。

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