T检验计算器

检验两组之间的差异是否显著——几秒内计算P值

t 检验回答了一个基本问题：两组之间的差异是真实的， 还是由随机机会造成的？它产生一个 p 值：如果 p < 0.05， 则差异在 95% 置信水平下具有统计显著性。

本工具加载了来自两组的 30 个考试成绩——对照组（标准课程） 和处理组（新课程）。点击链接数据，运行双样本 t 检验， 显示箱线图对比，并查看差异是否显著。

粘贴您自己的两组 CSV，检验您自己的假设。

相关主题

统计计算器箱线图生成器分布拟合直方图生成器
什么是P值？
P值是在原假设为真的情况下，观察到与数据中一样大（或更大）差异的概率。P值 < 0.05 意味着差异由随机机会产生的概率不足 5%——按照惯例称为"具有统计显著性"。
t检验中的原假设是什么？
原假设（H₀）表明两组均值相等：μ₁ = μ₂。t 检验问：给定数据，如果 H₀ 为真，观察到所测差异的概率是多少？P值低 → 拒绝 H₀。
单尾检验和双尾检验有什么区别？
双尾检验问"有没有差异？"（任意方向）。单尾检验问"A组是否高于B组？"，对于检测特定方向差异的功效更强。除非数据收集前就有方向性假设，否则使用双尾检验。
t检验需要多大的样本量？
t 检验即使在小样本（每组 n ≥ 5）下也有效，但小样本的统计功效低——可能会遗漏真实效应。通常目标是每组 n ≥ 30。AI 可以告诉您样本量是否足够。