科研宝易统计：使用t检验的正确姿势！

t检验，临床统计工作中最重要的假设检验方法。...

理解t检验的本质

临床医生大多没学过专业统计学，对统计方法中的一些概念理解不透彻，实际运用中喜欢套用公式。但关键的还是要弄懂t检验的本质和实际意义！

t检验的本质：t检验是参数检验的一种，目的是判断样本均数  
与总体均数μ（理论标准值）之间是否有差别,或者两个样本均数（
）是否有差别？差异只有两种：原因一，总体均数不同，通常代表阳性结果；原因二，总体均数相同，差别仅仅是由于抽样误差造成，通常代表阴性结果。

t检验主要的类型：提醒一点：独立样本t检验只适用于两组之间的比较，如果有多组样本，t检验就不适用了！常见的一种错误是当试验分成多组时，用户对各组两两采用t检验，这样是不对的，要用方差分析或多组比较的非参检验！

牢记使用t检验的条件

t检验的使用方法比较简单，但研究者仍要注意遵循一些原则和条件！

先来看个例子吧：你希望验证某个传言“高原地区居民的肺活量大于普通人”，若已知全国18至40周岁成年男性的肺活量均值是3755ml（μ0）并服从正态分布，你又从高原地区随机调研了31名相同年龄段男性测得肺活量均值是3805ml（`X ），标准差252ml（s）。

这时您可以套用单总体t检验的公式，并严格遵守假设检验四步骤：

1、提出相反的假设，即：μ=μ0的0假设

2、通过样本数据套用t检验公式计算t

3、单双侧确定α，查询界值表来确定P值（概率）并验证结果

4、如结果拒绝“0假设”，则假设不成立，得出结论μ≠μ0

上述例子套用单总体t检验公式得t=1.104，单侧检验α=0.05，查界值表P>0.05，因此结论：不拒绝0假设，μ和μ0无显著性差异，就是说样本肺活量均值高于总体均值是由于抽样误差引起的。

P.S双侧检验和单侧检验的区分：初学统计的临床医生有时会在不该使用t检验的时候偏偏要用。上面这个例子反映出t检验的三大必要条件：

[b]条件一：适合样本量较小的情况（一般n

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