T检验计算器
粘贴两个样本数据后选择检验类型（合并双样本、Welch不等方差检验或配对样本），计算器便会返回进行t检验所需的所有参数：样本均值、方差、t统计量、自由度以及通过正则化不完全贝塔函数计算得出的双尾p值。无需使用电子表格、R软件或登录账号。
如何进行t检验
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1
输入样本1
使用逗号、空格或新行分隔数值：`12, 15, 14, 10, 13`。
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2
输入样本2
格式相同。对于配对检验，样本量必须一致；而对于合并检验和Welch检验，样本量可不同。
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3
选择测试类型
合并检验假设方差相等；Welch检验则不作此假设。配对检验适用于同一受试者的前后数据比较。
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4
阅读结果
可获得均值、方差、t值、自由度（df）及p值。p值低于0.05被视为常规显著性阈值。
我该选择哪种测试？
| 场景 | 用途 |
|---|---|
| 两个独立组，方差相似，样本量相近 | 合并分析 |
| 两个独立组，方差或样本量不同 | 韦尔奇检验 |
| 同一受试者两次测量（干预前/后，每人A/B组） | 配对设计 |
| 单样本与已知均值比较 | 不适用于此工具（单样本） |
当存在不确定性时，Welch检验是更安全的默认选择，该方法可处理方差不等的情况，并在方差相等时退化为合并检验。
正在使用的公式
- 合并组：
t = (x1 - x2) / sqrt( sp^2 * (1/n1 + 1/n2) )与df = n1 + n2 - 2。 - 韦尔奇（Welch）：
t = (x1 - x2) / sqrt( s1^2/n1 + s2^2/n2 )（采用韦尔奇-萨瑟斯韦特法测定）；df。 - 配对值：
t = mean(d) / (sd(d) / sqrt(n))与df = n - 1；其中d表示每对样本间的差异值。 - P值：采用正则化不完全贝塔函数计算，可获得精确的小样本结果；当自由度（df）≥30时，结果近似服从正态分布。
解读 p 值
- p < 0.05：传统上称为“具有统计学显著性”，均值相等的零假设不太成立。
- **p值介于0.05至0.10之间：具有提示意义；常见报道但不值得作为标题重点。
- p ≥ 0.10：现有样本数据未提供支持均值相等的证据。
显著性并不取决于样本量。在大样本中，微小差异仍可能具有“显著性”；而在小样本中，有意义的差异则可能“不显著”。务必同时报告效应量和p值。
小贴士
在查看数据之前即确定检验方法。仅在发现方差不等后才选择Welch检验会显著提高假阳性率。 对于配对数据，若排序不明显，请自行计算各受试者的差异值，该工具默认行位置一致。 p值为双尾分布。若需进行单尾检验，则需除以2，且仅当检验方向已预先确定时方可使用此方法。 异常值在t检验中占据主导地位。在信任数据结果之前，请先绘制快速直方图。
常见问题
双尾检验，这是大多数论文默认采用的设置。若您事先已预测差异的方向，则将单尾p值除以2。
当样本量不相等或样本方差明显不等时，最新统计学指南建议无论何种情况均采用Welch检验作为默认双样本检验方法。
t检验在数学上可处理每组样本量低至n=2的情况，但当每组样本量n<5时，其置信区间范围极宽，需谨慎解读。
否。对于针对已知均值的单样本检验，需从样本中减去已知均值，并检验差异是否具有零均值；或使用专用的单样本检验工具。
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此工具还提供其他语言版本
- เครื่องคำนวณการทดสอบ T (T-Test Calculator) [TH]
- Calculadora de T-Test [ES]
- Kalkulator testu t-Studenta [PL]
- T検定計算ツール [JA]
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