t检验能用来检验两组数据是否有显著差异性
当试验数据出现两种或者多种不同的结果时，应该采用统计学的方法，通过显著性检验来判断试验数据之间是否存在显著性差异。
显著性检验的方法通常有t检验法和F检验法：
t检验用来检测两组数据的准确度，确定是否存在系统误差
F检验又叫方差齐性检验，用来检测两组或多组数据的精密度，确定是否存在偶然误差
计算公式和查表之类的就不写了，太复杂，而且你手上应该都有
针对你的数据，如果只是“需要看一下两组差别是不是很大”，只用F检验即可
如果你需要确定数据是否存在系统误差，或是否与假设结论是否相符时，则需要用到t检验
提醒一句，若要进行t检验，首先得进行F检验，用以判断两组数据的方差齐性
若两组数据方差相等，则用t检验；若方差不等，则用变种的t'检验
总之，不论怎样，都要用到F检验
做配对样本的t检验
t检验
t检验分为单总体检验和双总体检验。
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
单总体t检验统计量为：
双总体t检验是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，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。
独立样本t检验统计量为：
S1 和 S2 为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。（上面的公式是1/n1 + 1/n2 不是减！）
1/n1 -1/n2的话无法计算相同的样本空间
配对样本t检验统计量为：
适用条件
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
t检验步骤
以单总体t检验为例说明:
问题：难产儿出生体重n=35， =3.42，S =0.40，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？
解：1.建立假设、确定检验水准α
H0：μ = μ0 （零假设，null hypothesis）
H1：μ ≠ μ0（备择假设, alternative hypothesis，）
双侧检验，检验水准:α=0.05
2.计算检验统计量
3.查相应界值表，确定P值，下结论
查附表1，t0.05 / 2.34 = 2.032,t 0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义
双总体t检验才是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，一是独立样本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；
一是配对样本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。
所选择的检查方法必须符合其适用条件。
理论上，即使样本量很小，也可以进行t检验。（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。
方差齐性假设可以用F检验，更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件，可以使用修正后的t检验，或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。
以上内容参考：百度百科—t检验
可以。
图一：因为置信区间为95%，看最后一栏，Sig=0.003<0.05，说明两组数据具有显著的差异性。
图二：这是独立样本t检验，同样的置信区间为95%，F=5.003>0.05，满足方差齐性检验（如果不满足方差齐性条件，不能进行均值差异检验）。再看Sig=0.03<0.05，说明两组数据具有显著的差异性。
拓展资料：
单总体t检验：单总体 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量 <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈正态分布。
双总体t检验：双总体 检验是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。双总体检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，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。二是独立样本平均数的显著性检验。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。
选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：1.来自正态分布总体 2.随机样本 3.均数比较时，要求俩总体方差相等，即具有方差齐性) 。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。
如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
参考资料：t检验 百度百科
图一：
因为置信区间为95%，看最后一栏，Sig=0.003<0.05，说明两组数据具有显著的差异性。
图二：
这是独立样本t检验，同样的置信区间为95%，F=5.003>0.05，满足方差齐性检验（如果不满足方差齐性条件，不能进行均值差异检验）。再看Sig=0.03<0.05，说明两组数据具有显著的差异性。
拓展资料
t检验分为单总体检验和双总体检验。
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
双总体t检验是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，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。
百度百科t检验
这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著。
第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值，主要是sig，一般只要sig<0.05，就认为两组出具的差异显著，具备统计学意义
第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成，前面一部分是方差齐性检验（levene检验），方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一，理论上说要满足齐性的条件（也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig。
拓展资料
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。
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。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。
（参考资料 百度百科 t检验）
这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，
第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值，主要是sig，一般只要sig<0.05，就认为两组出具的差异显著，具备统计学意义
第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成，前面一部分是方差齐性检验（levene检验），方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一，理论上说要满足齐性的条件（也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig
分别说明离群值检验、F检验和t检验法的目的。
答：F检验法是用于判断两组测定数据的精密度差异是否具有显著性。t检验法是用于评价平均值与标准值(或已知值)或两组测量平均值之间的差异是否具有显著性。通过F检验和t检验可以确定测量系统(或测量结果)的准确度是否符合要求，不同实验室或不同分析人员对相同样品的测定结果是否有可比性，以及两组测量数据的...
spss独立样本t检验步骤是什么?
答：独立样本t 检验是研究2组数据的差异，比如不同性别时满意度的差异。数据格式中需要有组别X（比如性别）和分析项Y（比如满意度）。数据格式如下：研究场景：独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异...
两组数据变化是否明显?显著性差异检验还是用什么方法
答：双总体t检验是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，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。独立样本t检验统计量为：S1 和 S2 为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。（上面的公式是1/n1 + 1/n2 不是减！）1/n1 -1/n2的话无法计算相同的样本...
有实验组控制组的测试结果,欲检验其是否存在显著差异,应选用哪些可用的...
答：当试验数据出现两种或者多种不同的结果时，应该采用统计学的方法，通过显著性检验来判断试验数据之间是否存在显著性差异。显著性检验的方法通常有t检验法和F检验法：t检验用来检测两组数据的准确度，确定是否存在系统误差 F检验又叫方差齐性检验，用来检测两组或多组数据的精密度，确定是否存在偶然误差 计...
t检验和f检验的区别是什么?
答：二、条件不同 简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。而F检验其实就是看组间差异和组内差异...
独立样本t检验用于什么情况
答：独立样本t检验用于比较两组独立样本均值之间的差异。一、定义：独立样本T检验用于分析定量数据（X）与定类数据（Y）之间的差异情况。独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时，则考虑使用非参数检验。二、前提条件：1、T检验属于参数检验，...
两组数据数量不等的时候能不能做参数检验(T检验和方差分析)?_百度知...
答：可以的.
...的两组数据,可以用T检验吗?可以比较两组年龄是否有差异吗?_百度知 ...
答：可以的，所谓大样本用z检验只是用了大树定律和中心极限定律，然后反退样本量大于30时可以用z检验，也就是说自由度大于30的t分布已经和标准正太分布很接近了，但是标准检验还是t分布准确一些
请问两组数据,每组只有两个值,并且总体方差相等,用t检验判断两组数平均...
答：样本过少的时候，t检验结果是否会有较大偏差？答：当然。往往会计算得出P>0.05（无统计学差异），当你主观觉得两组是有差异的时候，就要考虑可能原因：样本例数太少。这样的两组值，还有什么方法比较平均值差异性呢？答：两均数的比较一般就是用t检验。原始数据不足，统计学处理是无法弥补的。
t检验和单样本t检验是一种吗
答：t检验和单样本t检验是一种吗 t检验包括单样本t检验。t检验包括独立样本t检验、配对t检验、单样本t检验等。（1）独立样本t检验 是进行比较两组数据的差异。SPSSAU分析背景：研究不同性别群体对网购满意度是否有差异。从上表可以看出：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不...
