独立样本t检验及其案例分析
作者简介：热爱数据分析，学习Python、Stata、SPSS等统计语言的小高同学~
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本文内容：独立样本t检验及其案例分析
作者“三要”格言：要坚强、要努力、要学习
目录
一、引言
二、方法概述
三、案例分析：医学与非医学学生的捐献意愿1. 数据收集
2.操作步骤
3. t检验结果
4. 结果解读
5. 结论与建议
6.总结
一、引言
独立样本t检验是一种常用的统计方法，旨在比较两个独立组的均值差异是否显著。本文将通过具体案例，介绍独立样本t检验的原理、步骤及其结果分析。
二、方法概述
独立样本t检验的基本假设包括：
- 两组数据是独立的。
- 数据呈正态分布。
- 方差齐性（可选择假定或不假定）。
三、案例分析：医学与非医学学生的捐献意愿
1. 数据收集
在本案例中，我们调查了某高校学生对捐血的意愿，并根据专业背景（医学与非医学）将其分为两组。
2.操作步骤
首先，点击分析--比较平均值---独立样本T检验，随后，需要定义组：即是否为医学专业，是为2，否为1；
点击确认
3. t检验结果
以下是独立样本t检验的结果：
4. 结果解读
方差齐性检验：F值为1.404，显著性为0.239，表明两个组的方差不存在显著差异，因此我们假定方差等同性。（如果等方差，看第一行，不等方差，看第二行），所以看第一行~
t检验结果：t(88) = 0.702，p = 0.485，说明医学与非医学学生在捐献意愿上的均值差异不显著。
平均值差异：平均值差异为0.107，95%置信区间为[-0.138, 0.289]，包含0，进一步支持了没有显著差异的结论。
5. 结论与建议
本案例表明，专业背景对学生捐献意愿的影响不显著。但总的来说，独立t检验步骤已经讲述完毕了！大家可以试一试~
6.总结
独立样本t检验是研究两组间均值差异的重要工具。通过具体案例的分析，我们可以更深入地理解数据背后的故事，并为实际问题提供数据支持和决策依据。
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