三个样本之间如何进行T检验 检验方法：获取2113三个样本的总体均数，之后5261得到一个样本均数及该样本标准4102差，之后计算样本来自正态1653或近似正态总体。T检验主要用于样本含量较小（例如n），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，并于1908年在Biometrika上公布。扩展资料T检验注意事项：选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。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。区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单。
T检验中假设方差相等与不相等是什么意思，我没搞懂，还有什么拒绝原假设，原假设是什么，可以举例子吗？ 首先你要了解方差齐性检验 首先你要了解方差齐性检验 P大于0.05说明方差齐 满足方差齐就看方差相等的结果 方差不齐就看方差不相等的结果
T检验怎么通过T界值表判断是否通过显著性检验，是否拒绝原假设（0假设），检验结果是否显著？ 一般来说t的绝对值大于1.96，其显著性水平就会0.05，也就是拒绝原假设（组间没有差异），而接受备择假设，即组间存在显著性差异。
