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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一一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活量均值之间是否有显著性差异。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基本信息的描述均管方程时t检緬FSigtdf詢W i均值差值弦谟差值封的9S! 下隈b實阳间上凰1.742L
2、J SB4 0563 9332721.745.000.0016 72G0I16585&珥6。171012.13091 9004111.321011.5515cm.9E12 5122 5252726277.018.J8922.15456.38022.15373-.04000-.53959.31544,61504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，
3、也说明两组体重均值之差与 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变量的均值甜扫站洼T检验S3|农当前工资5且1雪透项，”BootEtrap(0).鸟雇员缩号itf| 酣生日bdate 迢受数頁程度（年）Mlk 卫职势分类Dcbcat 起始工
4、资salbegin 少受雇月数UcDtime 袴 过去经CJlprevexf ：d星否少教民版minor, 少年龄|ageI . . _ 重豊迟）取洋釉助组统计量性别N均值标准差均值的标准误女当前工资男2162581$26,031.92$41,441.78$7,558.021$19,499.214$514.258$1,213.968F1tr迪口）I仁:乍制95M豊浙IE119.6S51D.945r-a472302.100.cco41训1R脱-S1E.i0a.9c2iMorn需即再机1羽讹12酬方差齐性检验（levene检验）结果，F值为119.669,显著性概率为 pvO.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检验的P的值为0.0000.01,和均值之差值的95%置信区 间不包括0都能得出，女雇员现工资明显低于男雇员，茶差异有统计 学意义。
