t检验对样本量的要求,单样本t检验结果解读

t检验对样本量的要求,单样本t检验结果解读

独立样本t检验对样本量没有要求，而配对样本T检验则要求两组样本量一定相等，两组样本需要有对应的关系。独立样本t检验与配对t检验的区别，可参考文章：③问题三：t检验分析前需不需要如果两组数据的方差不相等，会影响t检验的结果。一般情况下，我们应该先通过方差齐性检验来检验两组数据的方差是否相同。如果方差不相等，就需要使用Welch-t检验或其他非参数检

独立样本t检验对样本量没有要求，而配对样本T检验则要求两组样本量一定相等，两组样本需要有对应的关系。配对t检验1.研究场景配对t 检验，用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如当样本量少时，要求配对的两列差值符合正态分布。也就是说，没有样本量的明确要求。

∩﹏∩ 4.研究预算：样本量会影响实验成本，因此需要根据预算来确定合适的样本量。需要注意的是，配对t检验要求两组样本之间存在相关性，因此不同于独立样本t检验，随机分配每个样本到两经验来看，若只是稍稍偏离正态分布，可能大于30的样本量就够了(相信大家对这个说法有所耳闻),但若偏离比较大，则会需要更多，比如50以上，甚至100以上。这种近似是

＋０＋ 即研究数理统计的老师给出的t检验样本量最小值为10。方差分析：根据t检验的结论推断，在需要验证总体分布的情况下，少量样本说服力很低，所以在较为保险的情况下，对于要检验样本均值是否等于总体均值的双侧检验，若根据样本数据算出来的t统计量的绝对值\left|\frac{\sqrt n(\bar X-\mu)}{s}\right|>t_{\frac{\alpha}{2},n-1},则拒绝原假设，认为样本均值与总体

2. 方差齐性：在独立样本t检验中，需要保证两组数据的方差相等。如果方差不等，可以使用Welch t检验等方法。3. 缺失值处理：在独立样本t检验中，如果存在缺失值，需样本量大的时候做差异性分析容易得到有显著性差异的结论，原因如下图，求p值的过程中，n越大，Z0也越大，相对应的p就小了。当然这里默认方差变化不大的情况下，因为