三、t檢驗
2024-08-16 10:09:42
作者: 張燕 邢利婭
Z檢驗只適合於大樣本的平均數差異的顯著性檢驗,而t檢驗則是適合於小樣本的平均數差異的顯著性檢驗。
t檢驗的原理和步驟與Z檢驗基本一致。t檢驗分為獨立樣本t檢驗和相關樣本t檢驗。
(一)獨立樣本t檢驗
當兩個樣本是相互獨立的,且N<30時,檢驗平均數差異顯著性的統計量是t。t檢驗的公式為:
在這個公式中的SE與公式9-19中的SE有所不同,這裡的SE是:
將公式代入
S12和S22分別為兩個樣本的方差。
t檢驗與Z檢驗的一個重要區別是,在進行t檢驗時,要計算樣本的自由度(df)。
當兩個樣本大小相等(N1=N2)時,上述公式可簡化為:
求出t值後,根據自由度df(df=N-1)和顯著性水平(查t分布表),以決定該差數是否顯著。
例5:在一項有關幼兒口頭語的測驗中,17名男孩得分分別為87,92,96,87,85,95,100,90,100,89,92,74,90,70,80,81,93;12名女孩得分分別是:81,66,85,84,89,82,70,74,100,86,98,79。問性別在這個測驗中是否造成差異?
解:兩個樣本都少於30,是小樣本,因此,用t檢驗來檢驗其平均數差數的顯著性是合適的,步驟如下:
(2)求S12和S22。
(3)求t值。
(4)求df。
df=N1+N2-2
=17+12-2
=27
(5)查t值表,確定差異顯著性水平。
當df=27時,0.01的顯著性水平的t值必須大於2.771;0.05的顯著性水平的t值必須大於2.052。
本例中:
t=1.54<2.052
所以,P>0.05
也就是說,經t檢驗表明,男、女幼兒在這項關於幼兒口頭言語的測驗中,沒有統計學意義上的顯著性差異;如果他們的平均分數有差別,那麼,有5%以上的可能性是由機遇造成的。也就是說,沒有足夠的根據說明性別差異影響這項測驗的分數。
(二)相關樣本t檢驗
當兩個樣本的平均數並非獨立而是成對的,或存在相互關聯的關係時,例如,同一組幼兒在實驗前和實驗後的某種測驗分數,由於每一幼兒都有兩個分數,故該兩組數據是成對的,此時需要用相關樣本t檢驗。計算公式為:
∑X2d=∑D2-(∑D)2/N=差數離差平方和
D=樣本中每對測定的差數
N=成對的觀測值數目