t检验法的详细步骤内容是什么？

t检验法是假设检验的一种常用方法，当方差未知时，可以用来检验一个正态总体或两个正态总体的均值检验假设问题，也可以用来检验成对数据的均值假设问题。具体内容可以参考《概率论与数理统计》。

独立样本T检验(Independent sample T test)，用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态总体的均值是否相等。独立样本T检验(Independent sample T test)用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。

扩展资料：

双总体t检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况：

独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；

配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。

参考资料来源：百度百科-t检验

原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。

SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异。

扩展资料

t检验的前提条件：

无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：

一是，T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。

二是，样本数据需要服从正态或近似正态分布。

1、独立T检验（也称T检验），要求因变量需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。

2、单样本T检验，其默认前提条件是数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。

3、配对样本T检验，其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。

其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样，无非是进行了一次数据相减（即差值）处理而已，因而其和单样本T检验保持一致。

参考资料来源：百度百科-t检验

组间系数差异检验的结果：直接看最后一个表的Sig(双侧）,可以看到是.000，说明差异显著，一般Sig值小于.05就可以认为是显著了，这个配对T检验的结果表达的时候就说E1和E2在.01水平上差异显著即可。

SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性。不过，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。

无效假设

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。

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