t检验的目的(t检验的作用为)
t检验的目的
1 单样本T检验
1.1 单样本T检验概念
目的：利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异。
前提：样本来自的总体服从正态分布。
基本思想：首先，计算出样本均值；其次，根据经验或以往的调查结果，对总体的均值提出一个假设，即μ=μ0（μ0为待检验的总体均值）；然后，分析计算出的样本均值来自均值为μ0的总体的概率，如果概率很小，则认为总体的均值不是μ01。
1.2 单样本T检验步骤
（1）提出原假设和备择假设：原假设H0认为总体均值与检验值之间不存在显著差异，即原假设H0：μ=μ0，备择假设H1：μ≠μ0。（2）确定检验统计量：检验统计量为t统计量。
（3）计算检验统计量的观测值和p值：SPSS或R语言等软件可直接计算。（4）确定显著性水平α，并作出决策：一般情况下使用最多的α值是0.05, 也可结合具体情况使用0.001, 0.005, 0,0001等。如果p值小于或等于显著性水平α，就拒绝原假设，即认为总体均值与检验值之间存在显著差异；如果p值大于显著性水平α，就接受原假设，即认为总体均值与检验值之间无显著差异。
2 独立样本T检验
2.1 独立样本T检验概念
根据来自两个总体的独立样本对其总体均值进行的检验称为独立样本T检验，即两个独立总体均值μ1和μ2之间差异的假设检验。
目的：通过比较两个样本均值（差）的大小以确定两个总体的均值是否存在显著性差异。
前提：（1）独立：两组数据相互独立，互不相关；（2）正态：两组样本来自的总体服从正态分布；（3）方差齐性：两组方差相等。
基本思想：按照一定的分组原则将所有的个案分为两组，可将这两组视为两个独立的样本，对两个样本分别进行描述统计。然后对两个样本进行方差齐性检验（也称为等方差检验）和T检验。如果均值差过大，则说明这两个样本来源于均值不同的两个总体，就可以拒绝两个总体均值具有显著差异的原假设。
2.2 独立样本T检验步骤
（1）提出原假设和备择假设：原假设H0：μ1=μ2；备择假设：μ1≠μ2。（2）确定检验统计量。（3）计算检验统计量的观测值和概率p值。（4）给定显著性水平α，并作出决策。
F检验判断两总体的方差是否存在显著差异。如果F检验统计量的概率p值小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，即认为两者总体方差存在显著性差异；反之，则接受原假设。
T检验判断两总体均值是否存在显著差异。如果T检验统计量的概率p值小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，即认为两者总体均值存在显著性差异；反之，则接受原假设。
t检验的作用为
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率。
t检验的好处
t检验值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
x2是样本统计实际观测值与理论推算值之间的偏离程度。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
t检验有意义
答：t检验是对定量资料进行检验的，对两个组的平均数进行比较，如比较两个组的平均血压，平均体重等等。
t检验的内容
多元回归分析会给出F检验和T检验结果的，其中F检验是针对整个模型的，如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释；而T检验是针对单个变量的，如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外。 自由度n一般是指样本总数，k是指自变量的个数。
T检验的目的和意义
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。