独立样本T检验

1、独立样本T检验要求被比较的两个样本彼此独立，既没有配对关系，要求两个样本均来自正态分布，要求均值是对于检验有意义的描述统计量。例如：男性和女性的工资均值比较分析比较均值一一独立样本T检验。分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺组统计量身高N均值标准差均值的标准误体重=155.001340.8385.11691.4192=155.00132.4038.40232.11158 155.00162.0156.42297.10574基本信息的描述独立祥本枪骐9 Levene 椀的特FSigtdr81gg均值差值林器,市情船先置皆区间卜际I.限即】。吧一1742,1984.056

2、27,0D0&.7260I1 fi5851130911,32103.93321.745.0016.72601.710111,5515002,9612 51227,018.38822,T5456-.04300.81644龈方差+相等2.52526.：7j,01B18022J 5373335g,31504方差齐次性检验（详见下面第二个例题）和T检验的计算结果。从sig （双侧） 栏数据可以看出,无论两组体重还是肺活量,方差均是齐的，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。两组均值之差的99%上、下限均为正值，也说明两组

3、体重均值之差与0的差异显著。由此可以得出结 论，按身高155.0分组的两组体重均值差异，在统计学上高度显著。肺活量T检验的结果，sig （双侧）=0.018,大于0.01,。两组均值之差的上下限 为一个正值，一个负值，也说明差值的99%上下限与0的差异不显著。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 值差异是由抽样误差引起的。以性别作为分组变量，比较当前工资salary变量的均值检脸变量（D：份当前工资住用3m定义相向二/选项人县。但院口日）一.犯立样本r检验为雇曷编号id 届生日bdate .受致意程度（年）伯due 金职务分类Dcbcat 夕起

4、始工资sdbegin “受雇月数Ucrtime 夕过去经骏1月）印第叫叫 工|是否少数民族minor, 杳年龄|age）童置 取一）帮助组统计量性别N均值标准差均值的标准误女 当前工资男216258$26,031.92$41,441.78$7,558.021$19,499.214$514.258$1,213.968独肉腿Lewie 吗怖蒲狈魏FStdf鼬幽腌疆（主195%琵酮曲用寺前工资仅段般遇事1加环聘119,65910 3*5甲慨旧，弧D15,4062IMDT.n (1,31840：制累?超m-MS.IN2SK用用戊2112.0-3728方差齐性检验（levene检验）结果，F值为119.669,显著性概率为 p0.001，因此结论是两组方差差异显著，及方差不齐。在下面的T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行的数据作为本例的T检验的结果数据，另一航是假设方差相等的T检验的据算数据，不取这个结果。T 的值sig两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9.差值的标准误为1318.40差分的95%的置信区间在-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