T检验报告
(完整word版)单独样本T检验1
大连市住房建设规划中明确提出：到2010年大连市市内四区常住人口的住房条件要达到人均居住建筑面积30平方米的目标。试根据此调查数据，判断大连市市内四区家庭的现住房面积是否已达到人均30平方米的建设目标，如果没有达到目标，计算距离目标还有多大差距。
《SPSS）》实验报告
开课：年月 日
姓 名
成 绩
年级专业
学 号
课程名称
实验名称
实验小组成员
指导教师
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年月日
※为全面了解大连市市内四区常住人口的住房现状和需求情况，在大连市政府统一组织和市国土资源和房屋管理局牵头协调下，国家统计局大连调查队从2006年4月份至9月初，历时5个月完成了大连市市内四区居民住房状况及需求的调查工作并获取了相关问题的第一手数据资料。
三、实验结果
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
家庭人均建筑面积
6952
30.5490
24.52867
.29418
单个样本检验
检验值= 30t源自dfSig.(双侧)均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
家庭人均建筑面积
1.866
6951
.062
.54896
-.0277
1.1256
根据上表结果可知，该市家庭人均建筑面积均值为30.5490，其中sig为0.062大于0.05所以该人均建筑面积为30的假设成立。所以已经达成了目标。
t检验实验报告
t检验实验报告《t检验实验报告》摘要：本实验旨在通过t检验方法来检验两组数据之间的差异性。
通过收集两组数据并进行统计分析，得出了两组数据之间的显著差异，从而得出结论。
引言：t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据之间的差异性。
在实验设计中，我们需要收集两组数据，并对其进行统计分析，以确定它们之间是否存在显著差异。
本实验将通过t检验方法来检验两组数据之间的差异性。
材料与方法：本实验使用了两组数据，分别标记为组A和组B。
每组数据包括了一定数量的样本。
首先，我们对每组数据进行了描述性统计分析，包括均值、标准差等指标。
然后，我们使用t检验方法来比较两组数据之间的差异性。
结果：经过统计分析，我们得出了两组数据之间的t值和P值。
根据P值的大小，我们得出了两组数据之间是否存在显著差异。
在本次实验中，我们发现组A和组B之间存在显著差异，这表明两组数据在某种程度上是不同的。
讨论：通过本次实验，我们得出了两组数据之间的显著差异。
这一结果对于我们理解两组数据的特点和差异性具有重要意义。
在实际应用中，我们可以根据这一结果来进行进一步的分析和决策。
结论：本实验通过t检验方法成功检验了两组数据之间的差异性，并得出了显著差异的结论。
这一结果对于我们理解两组数据的特点和差异性具有重要意义，对于实际应用具有一定的指导意义。
总结：通过本次实验，我们了解了t检验方法的基本原理和应用过程，并成功运用该方法对两组数据进行了比较分析。
这一实验为我们提供了一种有效的统计方法，用于检验和比较两组数据之间的差异性。
独立样本的T检验
本科学生实验报告学号：********* 姓名：*********学院：生命科学学院专业、班级：11级应用生物教育A班实验课程名称：生物统计学实验教师：孟丽华（讲师）开课学期：2012 至2013 学年下学期填报时间：2013 年 4 月17 日云南师范大学教务处编印-.144 10.953 .888 -.268 1.865 -4.374 3.838假设方差不相等通过F检验，得出概率p=0.561大于0.05，所以不能拒绝原假设，即认为两总体方差相等；再经t检验，得出概率0.886大于0.05，所以不能拒绝原假设，即认为方差相等，故：假说：“北方动物比南方动物具有较短的附肢”成立。
（六）、实验总结分析：1、独立样本T检验的该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验，用于判断两总体方差是否齐；第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果。
从而最终的统计结论为按α=0.05水准，接受H0。
2、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布) 。
理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验，被比较的两组样本彼此独立, 没有配对关系；两组样本均来自正态总体；均值是对于检验有意义的描述统计量；3、区分单侧检验和双侧检验。
单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝。
t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。
在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关；4、正确理解P值与差别有无统计学意义。
P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同；5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率；6、由于在抽样试验中，其理论频率P0常为未知数，就不能将样本某属性出现的频率域理论频率进行比较，只能进行两个样本频率的比较；。
t检验实验报告
t检验实验报告t检验实验报告引言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。
本实验旨在通过t检验方法，探究某药物对患者血压的影响。
实验设计：本实验选取了50名高血压患者作为研究对象，随机将其分为两组，每组25人。
实验组接受某药物治疗，对照组则接受安慰剂治疗。
实验组在治疗前和治疗后都进行了血压测量，而对照组只在同样的时间点进行了血压测量。
实验的目的是比较两组患者的血压变化是否存在显著差异。
数据收集：在实验过程中，我们使用了标准的血压计来测量患者的血压。
每位患者的血压测量值都记录下来，以备后续分析使用。
同时，我们还记录了每位患者的性别、年龄、身高、体重等基本信息，以控制其他可能的干扰因素。
数据分析：首先，我们对实验组和对照组的血压测量值进行了描述性统计分析。
结果显示，实验组的平均血压为140 mmHg，标准差为10 mmHg；对照组的平均血压为145 mmHg，标准差为12 mmHg。
可以看出，实验组的平均血压略低于对照组，但是否存在显著差异还需要进一步检验。
接下来，我们使用t检验方法进行了假设检验。
零假设（H0）是实验组和对照组的血压均值没有显著差异，备择假设（Ha）是实验组和对照组的血压均值存在显著差异。
通过计算，得到t值为-2.16，自由度为48。
根据t分布表，我们可以得到在显著性水平为0.05时，t临界值为-2.01。
由于计算得到的t值小于临界值，我们可以拒绝零假设，认为实验组和对照组的血压均值存在显著差异。
讨论：根据实验结果，我们可以得出结论：某药物对高血压患者的血压有显著影响。
实验组接受药物治疗后，其血压平均值显著低于对照组。
这一结果表明该药物可能具有降压效果，可以作为治疗高血压的一种选择。
然而，本实验也存在一些局限性。
首先，样本容量较小，可能存在抽样偏差。
其次，实验组和对照组的分组方式是随机的，但无法完全排除其他可能的干扰因素。
SPSS统计实验报告配对样本t检验
配对样本t检验班级半期成绩期末成绩18587 19896 17480 18790 18688 17570 16567 17872 16470 18275 18986 27377 27268 26065 26661 28993 28888 28280 28085 28385 27780 29796为检验下半学期集中突击学习的成效，老师给出了半期和期末成绩表，试根据所给数据对下半学期突击学习的成效做评价。
1.配对检验（半期期末）Paired Samples StatisticsPaired Samples Correlations两样本总容量为22，相关系数r=0.921，属于高度相关，P值=0.00即远小于显著性水平a=0.05，应拒绝原假设，即两总体存在显著性差异。
半期成绩的均值=79.55，期末成绩的均值=79.95，且半期的标准差为10.294，期末的标准差为10.330，可看出半期和期末的成绩没有太大变化，期末成绩虽有提高，但效果不明显。
Paired Samples Test2.两班期末成绩比较：求95%的置信度下两个班期末平均成绩是否具有显著性差异？求两班期末平均成绩差的置信度为95%的置信区间？Group StatisticsIndependent Samples Test有两班成绩分析得出的检验结果：Levene的检验F值=0.018，P值（sig）=0.895大于显著性水平取a=0.05，所以不应拒绝原假设，即两总体方差相等，通过了levene方差齐性检验。
其次用t检验两总体均值差是否存在显著性差异检验由上表可知t=0.06，双侧概率P值=0.952大于显著性水平a=0.05，即不应拒绝原假设，两总体均值差不存在显著性差异。
即两班成绩没有太大差异。
一班的均值为80.09大于二班的79.82，且一班的方差为9.813小于二班的11.303，即一班的平均成绩较二班稳定且略高。
3.单个样本t检验One-Sample StatisticsOne-Sample Test求期末平均成绩在95%的置信度下两个班期末平均成绩是否具有显著性差异？统计量t值=36.303，t值很大，即方程整体显著，又因为双侧检验p值=0.000小于显著性水平0.05，说明两总体均值差出现显著性差异，即在95%的置信度下两个班期末平均成绩出现显著性差异。
t检验
(2)0 ： 备 择 假 设 ， 常 称 对 立 假 设 (alternative
hypothesis)。用H1或HA表示。 (3)：检验水准，也称显著性水准，它属于I型错误的范畴。
是预先规定的概率值，它确定了小概率事件标准。在实际工作
中常取=0.05。但并非一成不变。
注意事项：
①针对总体而不是针对样本而言； ②H0和H1是相互联系、对立假设，结论根据H0和H1作出，两者缺 一不可；
n1 n2 2
2.0650 2.6250 3.06012 2.42052 20
0.642
=n1+n22=2(n1)=2(201)=38
(3)确定P值，作出推断结论
t 0.642 0.642 t 0.5 / 2,38 0.681
按 =0.05 水准，不拒绝 H0 ，无统计学意义。还 不能认为阿卡波糖胶囊与拜唐苹胶囊对空腹血糖的降 糖效果不同。
四、 u 检验
1.大样本均数与已知总体均数比较的u 检验 2.两个（大）样本均数比较的u 检验
1.单样本u检验： 适用于n较大(n﹥60)或0已知时。
u
x 0
X
x 0 0 n
( 0已知时)
x 0 x 0 u sx s n
(n较大时)
大样本均数与已知总体均数比较的u 检验
成立。
假 设 检 验
2.5%
95%
2.5%
-t0.05/2,ν
拒绝域
0
接受域
t0.05/2,ν 拒绝域
4、假设检验的基本步骤 1.建立检验假设，确定检验水准：
(1)=0：检验假设(hypothesis under test)，常称无效假设 或零假设(null hypothesis)。用H0表示。
生物统计学实验报告T检验
生物统计学实验报告T检验T检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验经常被用于比较实验组和对照组在某个特定变量上的差异，以确定是否存在显著差异。
T检验的基本原理是通过计算两个样本的均值和方差，然后应用统计学中的t分布来判断两个样本均值是否有显著差异。
在进行T检验之前，需要明确以下几个方面的内容：假设检验的零假设和备择假设、显著性水平、检验的类型（单尾检验或双尾检验）以及样本数据的收集和处理。
在进行T检验时，首先要设定零假设与备择假设。
零假设表示两个样本均值无显著差异，备择假设则表示两个样本均值存在显著差异。
接下来要设定显著性水平，通常使用的显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，认为存在显著差异。
然后要确定T检验的类型，通常分为单尾检验和双尾检验。
单尾检验适用于预测两个样本均值的相对大小，而双尾检验适用于预测两个样本均值是否存在显著差异。
在进行T检验之前，还需要选择合适的T检验方法，主要有独立样本T检验和配对样本T检验，根据实验设计的不同选择相应的方法。
当以上设定完成后，需要收集实验数据，并计算两个样本的均值和方差。
接下来根据公式计算出T值，并据此计算出p值。
最后，根据p值与设定的显著性水平进行比较，判断两个样本均值是否存在显著差异。
如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为两个样本均值存在显著差异；如果p值大于显著性水平，则接受零假设，认为两个样本均值无显著差异。
总之，T检验是一种常用的比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。
在生物统计学中，T检验可以帮助我们分析实验组和对照组在某个特定变量上是否存在显著差异，从而验证实验的有效性。
然而，在进行T检验之前，需要明确假设检验的设定、显著性水平和检验类型，并正确收集和处理实验数据，以获得准确的结果。
各种统计检验结果的报告示例
单样本t检验表1 重师大学生智商与青年常模之间的差异比较M(SD)青年常模 d df t p 重师大学生118(16) 104 14 68 7.01 <.001从表1可知，重师大学生的智商水平与青年常模存在极显著的差异，表现为重师大学生的智商水平明显高于青年常模。
独立样本t检验表2 重师大学生的智商与情商在性别上的差异比较M(SD)男生女生 d df t p 智商118(16) 120(14) 2 65 -1.02 .161 情商76(19) 81(11) 6 62 -2.50 .011 从表2可知，重师大学生的智商水平在性别上不存在显著差异；但其情商在性别上存在显著差异，表现为女生的情商明显高于男生。
相关样本t检验表3 听反应时与在视反应时的差异比较M(SD)听反应时视反应时 d df t p162.18(27.33) 180.67(31.00) -18.49 30 -3.88 .001表3可知，听反应时与在视反应时存在极显著的差异，表现为听反应明显快于视反应。
方差分析表4 重师大学生的智商与情商在年级上的差异比较M(SD)大一大二大三大四 F p 智商117(16) 117(14) 121(19) 120(17) 0.98 .796 情商76(15) 80(11) 82(12) 90(15) 5.50 .007 从表4可知，重师大学生的智商水平在年级上不存在显著差异；但其情商在年级上存在很显著差异，经LSD事后检验，得出大四的情商明显高于其他年级，并表现出情商随年级增加而有所提升的趁势。
表4 重师大学生的智商与情商在年级上的差异比较M(SD) 大一①大二②大三③大四④ F p LSD智商117(16) 117(14) 121(19) 120(17) 0.98 .796情商76(15) 80(11) 82(12) 90(15) 5.50 .007 ④>①；④>②；④>③从表4可知，重师大学生的智商水平在年级上不存在显著差异；但其情商在年级上存在很显著差异，表现为大四的情商明显高于其他年级，并表现出情商随年级增加而有所提升的趁势。
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（1）建立虚无假设：
H0：d＝0，A、B两法测量结果相同 （2）计算t值：
(3)确定显著性水平 =0.05。按 = n-1=15，查t值表 t0.05(15)=2.131
(4)则|t|>t0.05(15)，拒绝H0，可认为A、B两法测量结果有 显著差异。
2.2双独立样本t 检验
➢ 目的：由两个样本均数的差别推断两样本所代表的总体 均数间有无差别。
二.t检验的用途和应用条件
➢ t检验亦称为student t 检验。 ➢ t检验的用途 ---样本均数与总体均数的比较 ---两样本均数的比较 ➢ t检验的应用条件 ---当样本例数较小时，要求样本取自正态分布 ---做两样本均数比较时，还要两样本的总体方差相等
三.T 检验分类和应用
1.单总体t 检验 2.双总体t 检验 ➢ 配对样本t 检验(相关样本t 检验） ➢ 双独立样本t 检验
样本来自正
态总体
t X 0
sn
n 1
差值服从正 t d 态分布 sd n
t
X1 X2 S12 S22 2rS1S2
n
n 1
两组样本均 来自正态总 体，两总体
t
X1 X2
n1 n2 2
(n1 1)S12 (n2 1)S22 ( 1 1 )
n1 n2 2
n1 n2
方差相等
(4)作出统计判断： 因为|t|＜t0.05(13)，所以接受H0，即认为甲、乙两班测验的 平均成绩无显著差异。
四.总结与反思 三种形式的t检验比较
资料
检验假设 应用条件
计算公式
自由度
样本均数和 总体均数比 H0 : 0 较
配对设计
H0 : d 0 H0 : 1 2
两独立样本 H0 : 1 2
@ricky
式 准中差为，nX为样样本本均含数量，，0为为自已由知度总。体均数，s为样本标
例1：某校五年级举行数学竞赛，已知全年级参加数学竞赛 学生的数学水平呈正态分布，而且平均成绩为85．8分， 某实验班参加数学竞赛的8名学生的分数分别为70，75， 75，80，80，85，87，96。问该班的数学竞赛成绩与 全年级相比是否有显著差异?
(4)作出统计判断：因为|t|＜t0。05(7)，所以接受 H0，即认为该实验班的数学竞赛的平均成绩与全年 级相比没有显著差异。
2.1双样本T检验 配对样本T检验(相关样本t 检验）
➢ 自身配对（同源配对） 同一对象接受两种处理，如同一标本用两种方法进行 检验同一患者接受两种处理方法；
➢ 异体配对（异源配对） 将条件相近的实验对象配对，并分别给予两种处理
1.单样本T检验
应用条件:
σ 未知且n 较小， 样本取自正态总体
使用范围： 已知样本均数（代表未知总体均数μ）与已知总体均
数μ0（一般为理论值、标准值或经过大量观察所得稳定 值等）的比较 分析目的：
所代表未知总体与已知总体是否有差异
检验统计量 t 值的计算公式：
S ( X X )2 (n 1)
配对设计资料的检验的基本思路:
解决这类问题，首先要求出各对差值（d）的均数。
理论上，若两种处理无差别或某种处理不起作用时，差
值d的均数应为0。所以对于配对设计的均数比较可看成 样本均数 与总体均数（ d = 0）的比较：
如果两样本的相关系数r、标准差S1与S2未知，则可采用
公式:
t
X1 X 2
➢ 计算公式：
t
X1 X2
(n1 1)S12
(n2
1)S
2 2
(11Leabharlann )n1 n2 2n1 n2
➢ 自由度：n1 + n2 –2
例3：从甲、乙两班分别抽取7名和8名学生进行看图说话 测验，测验结果甲班7名学生的成绩为88、86、84、84、 90、87、90；乙班8名学生的成绩为86、87、84、89、 90、92、92、94。问甲、乙两班测验的平均成绩有无显 著差异?
解：假设两班学生看图说话的能力服从正态分布，两总 体方差相等并且两样本相互独立，因此可以采用两总体方 差相等时的两相互独立样本的t检验。
(1)建立虚无假设： H0：μ1=μ2
(2)计算t值：
(3)确定显著性水平α＝0．05，计算自由度df＝n1+n22=7+8-2=13查t分布表得临界值t0.05(13)=2.160。
(D D )2
n(n 1)
式中，D为两样本对应数据之差，即D＝X1- X 2；D为两 样 本n对应数据之差D的平均数，即D=D／n。
d 0 t
sd n v n 1
如果两样本的相关系数r、标准差S1与S2已知，则可采用 公式：
t
X1 X2
S12 S22 2rS1S2
n
例2 某医院用A、B两种血红蛋白法测量16名健康男 青年的血红蛋白，问两法有无差别。
预先规定的概率值α（0.05）
Ｐ＜0.05，（小概率事件,可能性很小），在一次试验中 本不该得到，居然得到了，说明我们的假设有问题， 拒绝之。
Ｐ＞0.05（不是小概率事件，有可能得到手头的结果）， 故根据现有的样本无法拒绝事先的假设（没理由）
2.假设检验基本步骤
(1) 建立检验假设，确定检验水准H0 (2) 选定检验方法，计算检验统计量 (3) 选择显著性水平，查表获得临界值 (4)作出统计结论：有无统计学意义 (专业结论) P≤ α，拒绝H0，接受H1，说明差异有统计学意义 P＞ α，尚不拒绝H0 ，说明差异没有统计学意义
解：已知总体为正态分布，总体标准差σ未知，样本容量n ＝8＜30。因此要检验样本平均数均数X与总体平均数μ0 差异是否显著，适宜采用平均数的单总体t检验。
(1)建立虚无假设： H0：μ=μ0
(2)计算t值： 首先求出样本平均数和标准差，然后求t值
(3)确定显著性水平α＝0．05，自由度df=n-1＝ 8-1＝7，查t分布表得临界值t0。05(7)＝2．365。
T检验 Student's Test
教育管理 徐其钰
目录
1.假设检验的原理和基本步骤 2.t 检验的用途和应用条件 3.t 检验的类型及应用
一、1.假设检验原理
➢ 先对总体的参数提出某种假设，然后利用样本信息 判断假设是否成立的过程.
➢ 反证法 + 小概率事件原理 从反面提出一个假设（H0） ，在假设成立的条件下， 看看得到现有样本的可能性有多大？