独立样本t检验
适合解决什么问题
检验一个均值与参照值的差异，或两个均值之间的差异。
数据与适用条件
按研究设计区分独立对象与同一对象的配对测量。小样本应关注相关分布的正态性与离群值；单侧方向应事先提出。
本方法的配置要点
分组变量必须有两个有效类别。默认Welch；有充分等方差依据时可选择Student。均值差的组别顺序按结果行标识解释。
变量位置
| 页面位置 | 操作 |
|---|---|
| 分析变量 | 勾选变量 |
| 分组变量 | 选择一个变量 |
分析设置
| 参数 | 选项或用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| 独立样本检验方法 | Welch（不等方差）, Student（等方差） | 关闭 |
| 检验方向 | 双侧, 大于, 小于 | two-sided |
分析参数直接显示在主配置区；格式高级配置仅包含表格标题与数值小数位。进行区间估计的方法另提供显著性水平，0.05对应95%置信区间。
结果怎样解读
先看差值方向与置信区间，再报告t、自由度、p及效应量。p不显著不等于两者等效。原始输出保留样本和分布诊断。
操作流程与导出
- 上传数据，通过左侧目录或搜索进入方法。
- 按上表放入变量，设置符合研究设计的参数，点击开始分析。
- 查看论文式主表；需要修改时点击重新配置，诊断和样本细节在“查看原始输出”中。
- 按需重命名和保留结果标签，导出Word、Excel、CSV或TXT；批量导出可附当前选中的AI解读。Word保留结果图。AI文字须结合实际估计值审核。