这两张表比较了两列变量的均值是否显着不同.
 第一个表是相关样本t检验.使用的两列变量来自同一批受试者.差异是否显着取决于t值和sig值,主要是sig.一般只要sig的第二个表是独立样本t检验,这个表就由两部分组成,第一部分是方差齐性检验(levene test),方差齐性是独立样本t检验的基本前提之一独立样本t检验,理论上同质性的条件(即方差同质性F检验的sig>0.05)可以继续分析.如果满足条件组间比较用t检验,看后面t检验的sig值.如果相同小于0.05,则差异显着.如果不满足方差齐性,理论上不能进行均值差检验,但实际上,你假设方差不等,可以参考第二行t检验部分的sig.
 扩展数据
 T检验,又称Student's t检验(Student's t test),主要用于小样本量(例如nt检验利用t分布理论来推断差异的概率,从而比较两者之间的差异是否两种方法是显着的.它与 f 检验和卡方检验联系在一起.t 检验是 Gost 发明的组间比较用t检验,用于观察酿酒的质量.Gost 在都柏林的吉尼斯酒厂担任统计学家,基于Claude Guinness 聘请牛津大学和剑桥大学最好的毕业生将生物化学和统计学应用到 Guinness 工业过程的创新政策中.Gost 于 1908 年发表了关于 Biometrika 的 t 检验,但由于他的老板认为这是被迫的商业机密 使用化名(学生).事实上,与他合作的统计学家都知道"学生"的真实身份是戈斯特.
 (参考百度百科t检验)
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 t检验 独立样本t检验
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 两组数据T检验的p都大于0.05,进一步比较是否有意义?