独立样本T检验

要求被比较得两个样本彼此独立，既没有配对关系,要求两个样本均来自正态分布，要求均值就是对于检验有意义得描述统计量.

例如：男性与女性得工资均值比较

分析-—比较均值—-独立样本T检验。

分析身高大于等于155厘米与身高小于155得两组男生得体重与肺活量均值之间就是否有显著性差异。

组统计量

身高N 均值标准差均值得标准误

体重>＝１５5、

1３40、838 ５、1169 1、４１92 ＜ 15５、00 16 34、113 3、8163 、95４1

肺活量>= 155、0０１３

２、4０３

８

、４0２３2 、11158 〈 155、0０16 ２、0１5６、４22９7 、１0574

基本信息得描述

方差齐次性检验（详见下面第二个例题)与T检验得计算结果。从sig(双侧)栏数据可以瞧出，无论两组体重还就是肺活量,方差均就是齐得，均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。

体重T检验结果，sig（双侧）＝0、00０，小于0、0１,拒绝原假设。两组均值之差得99％上、下限均为正值，也说明两组体重均值之差与0得差异显著.由此可以得出结论，按身高15５、0分组得两组体重均值差异，在统计学上高度显著。肺活量T检验得结果,sig（双侧)＝0、01８,大于0、0１，。两组均值之差得上下

限为一个正值,一个负值，也说明差值得9９%上下限与0得差异不显著。由此可以得出结论,按身高１55、0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显著，均值差异就是由抽样误差引起得。

以性别作为分组变量,比较当前工资saｌａry变量得均值

组统计量

性别N 均值标准差均值得标准误

当前工资女２１６

$26，03１、

＄7，5５8、０

２1

＄514、2５8 男258

$41，４4１、

７8

＄19,499、２１

＄1，213、９68

方差齐性检验(ｌevene检验)结果,Ｆ值为1１9、66９,显著性概率为p 〈０、００1，因此结论就是两组方差差异显著，及方差不齐.在下面得T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行得数据作为本例得T 检验得结果数据，另一航就是假设方差相等得Ｔ检验得据算数据,不取这个结果。

T得值sｉg

两组均值差异为1540９、9、平均现工资女得低于男得15４０9、９、差值得标准误为１318、40

差分得95%得置信区间在—１800３~－１２８16之间，不包括０，也说明两组均值之差与０有显著差异。

结论:从T检验得P得值为0、000＜0、01，与均值之差值得95%置信区间不包括0都能得出,女雇员现工资明显低于男雇员，茶差异有统计学意义。