最近有很多读者朋友对t检验的适用条件有疑问。有网友整理了相关内容，希望能回答你的疑惑。关于，这个网站已经为你找到了问题的答案，希望对你有所帮助。
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t检验也被称为student t检验（Student's t test），主要用于样品含量较小(例如(例如)n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是利用t分布理论来推断差异的概率，从而比较两个平均值之间的差异是否明显。t检验是利用t分布理论来推断差异的概率，从而比较两个平均值之间的差异是否明显。
但是，t通过比较所有可能的平均值，检验被广泛但错误地用于检验两个以上组之间的差异。
让我们举一个例子。例如，研究人员需要研究药物A和药物AB对心输出量的影响。通常对这些数据进行三个t检查：一个比较和药物比较A，比较和药物B，另一种用于比较药物A和药物B。这种做法是不正确的，实际上，药物影响心输出的真实概率高于标称水平（The true probability of erroneously concluding that the drug affected cardiac output is actually higher than the nominal level）。
如果在刚才描述的三个比较之一中计算的T统计值的最极值的5%，当药物真的没有效果时，我们将拒绝假设并断言药物改变了心脏输出。
如果在刚才描述的三个比较之一中计算的T统计值的最极值的5%，当药物真的没有效果时，我们将拒绝假设并断言药物改变了心脏输出。如果p < 0.05.我们会感到满意，我们愿意接受这样一个事实，即20份声明中的一份是错误的。因此，当我们测试比较和药物A时，我们可以错误地判断5%的时间是不同的。类似地，当测试与药物B进行比较时，我们预计差异时间为5%，而药物A和药物B时，我们预计差异时间为5%。因此，当我们把这三个测试作为一个小组来考虑时，我们希望得出结论，即使药物不影响心脏输出，至少一个小组在一起 5% 5% 5%=15% 时差。时差。（p一般来说，简单地将多次测试中获得的p值加起来，会对一组真实p值产生保守的估计。
对t检验的讨论以三个经验规则结束：
1) 两组均值无差异的假设应采用t检验。
2)当实验设计涉及多组时，应使用其他测试，如方差分析或T测试。
3)当t检查用于检查多组之间的差异时，读者可以将报告的p值乘以可能的t检查次数来估计真实的p值。
在上述示例中，有三个t检验，因此有效p 值约为3 0.05=0.15，即15%。比较四组时，有六种可能的T检查(1对2、1对3、1对4、2对3、2对4、3对4)；因此，如果作者确定存在差异并报告p < 0.05，有效p值约为6 0.05=0.30；如果他得出结论，认为治疗有效，至少有30%的机会做出错误的陈述。
这些经验规则可以帮助读者发现和纠正使用统计数据的错误。
以上是今天的统计分析和分享。你在处理数据时犯过类似的错误吗？如果数据不确定，也可以找小薇。欢迎关注点赞收藏！
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