t检验怎么看显著性，t检验的结果如何解读( 三 )
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， 可以采用校正的t检验， 或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较 。
实用场景
1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内 。
2、双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的 。 这一检验通常被称为学生t检验 。 但更为严格地说， 只有两个总体的方差是相等的情况下， 才称为学生t检验；否则， 有时被称为Welch检验 。 以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验， 我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式 。
3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零 。 举例来说， 我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小 。 如果治疗是有效的， 我们可以推定多数病人接受治疗后， 肿瘤尺寸变小了 。 这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验 。
4、检验一条回归线的斜率是否显著不为零
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