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t 检验 (t-test)

t 统计量 (t-statistic)

当总体 已知, 未知时,我们用样本方差来估计标准误,用估计标准误作为 估计值。
When the overall is known and is unknown, we estimate the standard error using the sample variance and use the estimated standard error as the estimate.

t 统计量为:
t-statistic is:

即:

t 与 z 的不同适用条件 (Different application conditions for t and z)

适用规则:
Applicable rules:

1. 当 值已知, 用 分数。
When the value of is known, use to score the value of .

2. 当 值未知, 用 来估计 ,用 统计量。
When the value of is unknown, estimate with , and use the statistic.

t 统计量的自由度 (Degree of Freedom)

1. 自由度(degree of freedom):描述了样本中可以自由变化的分数的数目。

2. 若样本容量为n,因为样本均值对于样本中的分数值构成了限制,所以t检验中样本有df=n-1个自由度。

3. t分布的形状受自由度df影响。n的数目越大(或df越大),t分布就越接近正态分布。

t 分布表 (t-distribution table)

1. t 分布表描述了几个不同的 t 分布。对于每一个不同自由度,都存在一个不同的 t 分布(即使当 df 变大时,差别实际上变得很小)。

2. 表中的每一行都对应于不同的 t 分布,因表中没有足够的空间列出对应每个可能的 t 分数概率,t 分布表中列出的只是最常用的临界区域的 t 分数(即,对应于那些最常用的 α 水平) 。

t 检验 (t-test)

  1. t 检验属于一种推论统计方法,我们根据抽取样本来推测其代表的总体分布。
    • The t-test belongs to a method of inferential statistics in which we infer the overall distribution it represents based on the samples drawn.
  2. t 检验的步骤 (Steps for t-test):
    1. 陈述H0和H1;确定显著性标准a;
      • State the H0 and H1 and determine the significance criteria.
    2. 确定检验是单尾还是双尾;
      • Determine if the test is one or two-tailed;
    3. 确定检验的自由度df
      • Determining the degrees of freedom of the test;
    4. 程序计算或查表得到临界 t 分数;
      • Calculate with the program, or look up the table to get the critical t-score.
    5. 计算样本的实际t分数;
      • Calculate the actual t-score of the sample;
    6. 比较样本的实际 t 分数与临界 t 分数;
      • Compare the actual t-score of the sample with the critical t-score;
    7. 对H0作出结论。
      • Conclude whether to accept H0.
  3. tobs=计算出的 t 分数(the actual t-score)。
  4. tcrit=表中的临界 t 分数(the critical t-score)。