t检验公式字母代表什么意思，单样本T检验公式

Tails 指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 TTEST 使用双尾分布。 Type 为 t 检验的类型。 如果 type 等于 检验方法 1 成对 2 等方差双样本检验 3 异方差双样本检验

简而言之，t检验和u检验就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。一、样本均数与总体均数比较的t检验

样本均数与总体均数比较的t检验实际上是推断该样本来自的总体均数??与已知的某一总体均数??0（常为理论值或标准值）

有无差别。如根据大量调查，已知健康成年男性的脉搏均数为72次/分，某医生在一山区随即抽查了25名健康男性，求得其脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.0次/分，问是否能据此认为该山区成年男性的脉搏均数高于一般成年男性。上述两个均数不等既可能是抽样误差所致，也有可能真是环境差异的影响，为此，可用t检验进行判断，检验过程如下：1.

建立假设h0：??=??0=72次/分，h1：????0，检验水准为单侧0.05。2.

计算统计量进行样本均数与总体均数比较的t检验时t值为样本均数与总体均数差值的绝对值除以标准误的商，其中标准误为标准差除以样本含量(即样本数n)算术平方根的商。3.

确定概率，作出判断以自由度v(样本总数n减1)查t界值表，0.025

0或??d

0，即差值的总体均数不为“0”，检验水准为0.05。2.

计算统计量进行配对设计t检验时

t值为差值均数与0之差的绝对值除以差值标准误的商，其中差值标准误为差值标准差除以样本数的算术平方根的商。3.

确定概率，作出判断以自由度v(对子数减1)查t界值表，若p0.05，则拒绝h0，接受h1，若p=0.05，则还不能拒绝h0。三、成组设计两样本均数比较的t检验

成组设计两样本均数比较的t检验又称成组比较或完全随机设计的t检验，其目的是推断两个样本分别代表的总体均数是否相等。其检验过程与上述两种t检验也没有大的差别，只是假设的表达和t值的计算公式不同。两样本均数比较的t检验,其假设一般为：h0：??1=??2，即两样本来自的总体均数相等，h1：??1??2或??1

??2，即两样本来自的总体均数不相等，检验水准为0.05。计算t统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两样本均数差值的标准误。应注意的是当样本含量n较大时（如大于100时）可用u检验代替t检验，此时u值的计算公式较t值的计算公式要简单的多。四、t检验的应用条件和注意事项

两个小样本均数比较的t检验有以下应用条件：（1）两样本来自的总体均符合正态分布，（2）两样本来自的总体方差齐。故在进行两小样本均数比较的t检验之前，要用方差齐性检验来推断两样本代表的总体方差是否相等，方差齐性检验的方法使用f检验，其原理是看较大样本方差与较小样本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，则可认为两样本代表的总体方差齐。判断两样本来自的总体是否符合正态分布，可用正态性检验的方法。若两样本来自的总体方差不齐，也不符合正态分布，对符合对数正态分布的资料可用其几何均数进行t检验，对其他资料可用t’检验或秩和检验进行分析。

原理：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。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。

SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异。



扩展资料

t检验的前提条件：

无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验，都有几个基本前提：

一是，T检验属于参数检验，用于检验定量数据（数字有比较意义的），若数据均为定类数据则使用非参数检验。

二是，样本数据需要服从正态或近似正态分布。

1、独立T检验（也称T检验），要求因变量需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。

2、单样本T检验，其默认前提条件是数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。

3、配对样本T检验，其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性，如果不满足，此时可考虑使用非参数检验，具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。

其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样，无非是进行了一次数据相减（即差值）处理而已，因而其和单样本T检验保持一致。

原理：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。 意义： T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。 两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：

①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；

②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。 如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。 SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异。

1、T-SCORE 的计算公式是: 50+10(X-M)/SD

X是你的考试分数, M是全国这届考生的平均分, SD是标准差

2、T值是总成绩的百分数

卷子共分四个部分(T1,T2,T3,T4.卷子上写着呢），每一部分按实际得分乘百分数换算成T值

一般是25%（T1），30%（T2），20%（T3)，25%(T4)

简而言之 T值=25%T1+30%T2+20%T3+25%T4

实际t值用公式t=（样本平均数x-总体平均数u）/(样本标准差s/根号（样本容量n）)计算。

如果是临界t值，则可用Excel中的粘贴函数TINV计算，也可通过查t值表得到。

一、指代不同

1、t检验：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。

2、Z检验：是用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。

二、步骤不同

1、t检验：建立假设、确定检验水准α，计算检验统计量，查相应界值表，确定P值，下结论。

2、Z检验：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。

三、特点不同

1、t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。

2、Z检验：是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。在国内也被称作u检验。

： 秩和检验用于两个非正态总体中所得到的两个样本之间的比较,单样本计量资料多采用T检验,对于不符合正态分布的资料,可以采用校正公式.

Goldfeld iexcl; Quandt 检验 它是一个将样本分成三组异方差检验法。该方法是基于异方差与某一解释变量成正相关的假定：

该方法有三个前提条件： T 2p；正态误差；误差不相关。检验步骤是：第一，将样本按某个指定解释变量的升序排序，然后去掉中间 c 个样本值（一般取为 T=4）。将剩余样本分成两个子样本。第二步是对两个子样本分别进行回归，得出残差平方和。第三步构造F 统计量。

当摸型含有多个解释变量时，应以每一个解释变量为基准检验异方差。此法只适用于递增型异方差。对于截面样本，计算F 统计量之前，必须先把数据按解释变量的值从小到大排序。此检验的势取决于 c 的取值。

语法TDIST(x,degrees_freedom,tails)X 为需要计算分布的数字。Degrees_freedom 为表示自由度的整数。Tails 指明返回的分布函数是单尾分布还是双尾分布。如果 tails =

1，函数 TDIST 返回单尾分布。如果 tails =

2，函数 TDIST 返回双尾分布。说明如果任一参数为非数值型，函数 TDIST 返回错误值 #VALUE!。 如果 degrees_freedom 1，函数 TDIST 返回错误值 #NUM!。 参数 degrees_freedom 和 tails 将被截尾取整。 如果 tails 不为 1 或 2，函数 TDIST 返回错误值 #NUM!。 如果 x 0，TDIST 返回错误值 #NUM!。 如果 tails = 1，TDIST 的计算公式为 TDIST = P( Xx )，其中 X 为服从 t 分布的随机变量。如果 tails = 2，TDIST 的计算公式为 TDIST = P(|X| x) = P(X x or X -x)。 因为不允许 x 0，当 x 0 时要使用 TDIST，应该注意 TDIST(-x,df,1) = 1 – TDIST(x,df,1) = P(X -x) 和 TDIST(-x,df,2) = TDIST(x df,2) = P(|X| x)。 示例如果您将示例复制到空白工作表中，可能会更易于理解该示例。操作方法创建空白工作簿或工作表。 请在“帮助”主题中选取示例。不要选取行或列标题。 从帮助中选取示例。按 Ctrl+C。 在工作表中，选中单元格 A1，再按 Ctrl+V。 若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换，请按 Ctrl+`（重音符），或在“工具”菜单上，指向“公式审核”，再单击“公式审核模式”。 ​123AB数据说明1.96为需要计算分布的数值60自由度公式说明（结果）=TDIST(A2,A3,2)双尾分布（0.054644927 或 5.46%）=TDIST(A2,A3,1)单尾分布（0.027322463 或 2.73%）注释 若要以百分比的形式显示数字，请选择单元格并在“格式”菜单上单击“单元格”，再单击“数字”选项卡，然后单击“分类”框中的“百分比”。