现实生活中使用 t 检验的 6 个示例
在统计学中，常用的t检验有3种：
单样本 t 检验：用于将总体平均值与某一值进行比较。
独立双样本 t 检验：用于比较两个总体平均值。
配对样本 t 检验：当一个样本中的每个观察值可以与另一个样本中的观察值相关时，用于比较两个总体的平均值。
本文提供了几个示例，说明如何在现实情况中使用每种类型的 t 检验。
示例：现实生活中的 t 检验样本
示例 1：制造业
制造工程师想知道新工艺是否能显着提高产品的平均电池寿命。
为了测试这一点，它测量了使用新工艺制造的 50 个产品的平均电池寿命，并执行单样本 T 测试，以确定平均电池寿命是否与使用当前工艺制造的产品的平均电池寿命不同。
示例2：医学
医生可能想知道与目前使用的标准药物相比，新药物是否会导致血压显着降低。
为了测试这一点，他招募了 20 名受试者参加一项研究，每人服用新药一个月。它可以执行单样本 t 检验，以确定血压的平均降低幅度是否显着大于当前标准药物治疗带来的平均降低幅度。
示例：现实生活中的独立双样本 T 检验
示例1：学习技术
一位教授想知道两种学习技巧是否会导致不同的平均考试成绩。
为了测试这一点，他要求 30 名学生使用一种学习技巧，另 30 名学生使用另一种学习技巧来准备考试。然后他给每个学生进行相同的考试。它可以使用独立的双样本 t 检验来确定两组之间的均值是否不同。
例2：减肥
营养师想知道两种不同的饮食是否会导致不同的平均体重减轻。
为了测试这一点，她要求 20 名受试者使用饮食 A 一个月，并要求 20 名受试者使用饮食 B 一个月。然后，它会在月底测量每个受试者的总体重减轻情况。她可以使用独立的双样本 t 检验来确定两组之间的平均体重减轻是否不同。
示例：现实生活中的配对样本 t 检验
示例 1：燃料加工
研究人员想知道新的燃料处理方法是否会导致特定汽车每加仑的平均里程发生变化。为了测试这一点，他们进行了一项实验，测量了 11 辆经过燃油处理和未经燃油处理的汽车的每加仑英里数。
由于每个样本都使用每辆车，因此研究人员可以使用配对样本 t 检验来确定经过燃油处理和未经燃油处理的平均每加仑英里数是否不同。
实施例2：植物生长
植物学家想知道两种不同的土壤是否会导致植物的蒸发程度不同。
为了测试这一点，她测量了土壤 A 中 20 株植物一个月内的平均蒸发量。然后，她将 20 株植物分别转移到土壤 B 中，并测量一个月内的平均蒸发量。
由于每种植物都用于两种土壤类型，因此她可以使用配对样本 t 检验来确定两种土壤之间的平均蒸发量是否不同。
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关于作者
本杰明·安德森博
大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多