T检验是一种统计方法，用于判断两个样本的平均数是否存在显著差异。其原理基于t分布理论，通过计算得到的t值与t分布表中相应的概率值进行对比，来评估差异的显著性。
T检验在统计学中与F检验和卡方检验并列，是一种常用的参数检验方法。它对数据的正态性有一定容忍度，如果数据轻微偏离正态分布，结果仍可能稳定。但如果数据严重偏离正态分布，则需考虑数据转换或采用非参数方法进行分析。
在进行两个独立样本的T检验时，需遵循两个步骤。首先，使用F检验判断两总体方差是否具有同质性；然后，根据方差同质性的判断结果选择合适的T统计量和自由度计算公式，从而对T检验结果进行恰当判定。具体来说，如果两个样本的均值差异较小，计算得到的t值也会较小，表明两样本均值不存在显著差异；反之，t值越大，表明两样本均值差异越显著。
在SPSS等统计软件中，会计算出t值，并给出相应的显著性概率值。如果显著性概率值P小于或等于预设的显著性水平α，说明可以拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；反之，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异。
T检验的使用需满足几个基本前提条件。首先，T检验适用于定量数据，即数据之间有比较意义；其次，样本数据需遵循正态或接近正态分布。
在独立样本T检验中，要求因变量符合正态分布。若不满足，可考虑使用非参数检验，如Mann-Whitney检验。对于单样本T检验，其默认前提是数据需符合正态分布，不满足时，可使用单样本Wilcoxon检验。配对样本T检验则要求差值数据符合正态分布，同样不满足时，可使用单样本Wilcoxon检验。实际上，配对样本T检验与单样本T检验的原理相同，只是在数据处理上进行了减法处理。
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回答时间：2024-12-31 02:52
