下面是Minitab里面的解释
双样本 t 检验
针对两个总体均值的假设检验，以确定它们之间是否存在显著差异。此过程使用两个总体均值之间的差异等于假设值 (H0:m1 - m2 = m0) 的原假设，并针对备择假设进行检验，备择假设可以是左尾 (m1- m2< m0)、右尾 (m1- m2> m0) 或双尾 (m1- m2≠ m0) 假设。
例如，假设您想要比较两家汽车制造商 – 公司 A 和公司 B – 以确定哪家公司生产的安全带的强度更强。您从两家公司分别抽取一个安全带样本并测量将其拉断所需的力的均值。双样本 t 检验将分析这两个均值之间的差异并确定该差异在统计意义上是否显著。双尾检验的假设如下：
· H0:m1- m2 = 0（两家公司的安全带强度相等） · H1:m1- m2 ≠ 0（两家公司的安全带强度不相等）
如果检验的 p 值小于您选定的显著性水平，则应拒绝原假设。
要执行双样本 t 检验，两个总体必须彼此独立；也就是说，第一个样本的观测值与第二个样本的观测值之间不能存在任何依赖关系。例如，独立的两组学生的考试成绩是不相关的，但同一组学生的前后两次测量是相关的，尽管这两个示例中都有两个样本。如果不能支持样本的独立性假设，请重新构造您的试验以使用用于相关总体的配对 t 检验。 | 
发表于 2017-8-16 19:53:45
发表于 2017-8-16 20:17:35
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发表于 2017-9-2 16:05:36
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