样本在一列中的双样本 t 示例主题 解释结果 会话命令 另请参见
样本在一列中的双样本 t 示例为了提高家庭暖气系统的效率，进行了一项旨在评估两种设备功效的研究。安装其中一种设备后，对房舍的能耗进行了测量。这两种设备分别是电动气闸 (Damper=1) 和热活化气闸 (Damper=2)。能耗数据（气闸内置能量消耗）堆叠在一列中，另外还有一个分组列（气闸），包含用于表示总体的标识符或下标。假设进行了方差检验，并且没有发现方差不等的证据（请参见双方差示例）。现在，您要确定是否有证据证明这两种设备之间的差值不为零，以比较出这两种设备的功效。
1 打开工作表“炉子.MTW”。
2 选择统计 > 基本统计 > 双样本 T。
3 选择这两个样本都在一列中。
4 在样本中，输入‘气闸内置能量消耗'。
5 在样本 ID中，输入气闸。
6 单击选项。
7 选中假定等方差。
8 在每个对话框中单击确定。
会话窗口输出
双样本 T 检验和置信区间: 气闸内置能量消耗, 气闸
气闸内置能量消耗 双样本 T
均值标 气闸 N 均值 标准差 准误 1 40 9.91 3.02 0.48 2 50 10.14 2.77 0.39
差值 = μ (1) - μ (2) 差值估计值: -0.235 差值的 95% 置信区间: (-1.450, 0.980) 差值 = 0 (与 ≠) 的 T 检验: T 值 = -0.38 P 值 = 0.701 自由度 = 88 两者都使用合并标准差 = 2.8818 |
Minitab 显示了包含两个样本的样本数量、样本均值、标准差和标准误的表格。
由于以前没有发现方差不等的证据，因此我们通过选中假定等方差选择了使用合并标准差。合并标准差 2.8818 用来计算检验统计量和置信区间。
第二个表给出了总体均值之间差值的置信区间。对于此示例，95% 置信区间为 (-1.450, 0.980)，其中包含零，这表明不存在差异。接下来是假设检验结果。检验统计量为 -0.38，p 值为 0.701，自由度为 88。
由于 p 值大于通常选择的 a 水平，因此，没有证据证明，使用电动气闸与使用热活化气闸在能耗上有差异。