樣本之間如何進行T檢驗，三個樣本之間如何進行T檢驗

1樓：匿名使用者

檢驗方法：獲取三個樣本的總體均數，之後得到一個樣本均數及該樣本標準差，之後計算樣本來自正態或近似正態總體。

t檢驗主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。 t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。

t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於2023年在biometrika上公佈。

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t檢驗注意事項：選用的檢驗方法必須符合其適用條件。理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。只要每組中變數呈正態分佈，兩組方差不會明顯不同。

可以通過觀察資料的分佈或進行正態性檢驗估計資料的正態假設。方差齊性的假設可進行f檢驗，或進行更有效的levene's檢驗。如果不滿足這些條件，可以採用校正的t檢驗，或者換用非引數檢驗代替t檢驗進行兩組間均值的比較。

區分單側檢驗和雙側檢驗。單側檢驗的界值小於雙側檢驗的界值，因此更容易拒絕，犯第ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯的概率。

在統計學上，當兩組觀察物件總體中的確不存在差別時，這個概率與我們拒絕了該假設有關。一些學者認為如果差異具有特定的方向性，我們只要考慮單側概率分佈，將所得到t-檢驗的p值分為兩半。另一些學者則認為無論何種情況下都要報告標準的雙側t檢驗概率。

假設檢驗的結論不能絕對化。當一個統計量的值落在臨界域內，這個統計量是統計上顯著的，這時拒絕虛擬假設。當一個統計量的值落在接受域中，這個檢驗是統計上不顯著的，這是不拒絕虛擬假設h0。

因為，其不顯著結果的原因有可能是樣本數量不夠拒絕h0 ，有可能犯第ⅰ類錯誤。

2樓：匿名使用者

三個樣本比較應該選擇方差分析，可以使用spssau裡的方差分析功能，同時有智慧文字分析，拖拽點一下出來智慧分析結果。

3樓：

三組之間的比較不能用t檢驗，應該用單因素方差分析。