AB 测试计算器：双样本t 检验以数据对比
两组数据之间差异统计测试。用于科学研究和 A/B 测试。
样本1
观察数量: 0
样本2
观察数量: 0
假设
如果实验重复多次，置信水平表示每个样本的平均值落在置信区间内的百分比。
如果假设正确，它也表示假设被接受（即未检测到差异）的百分比。
AB 检验计算器：用于数据比较的双样本 t 检验
双样本 t 检验用于比较两组独立数据的平均值。它有助于确定组间是否存在显著差异或者差异是随机的。
这种方法在统计学中用于评估营销策略的有效性、A/B 测试、临床研究和用户行为分析。它对商业和科学各领域的假设检验特别有用。
我们的工具可以自动计算 T 统计量和 p 值并让您根据统计数据快速分析结果并得出结论。
常见问题 (FAQ)
双样本 t 检验比较两个独立组的均值，以确定它们是否显著不同。当比较两个具有连续数据的组之间的平均值时使用它。
配对 t 检验比较相关测量（之前/之后，匹配对）。非配对 t 检验比较独立组。根据您的研究设计和数据结构进行选择。
t 检验假设：正态分布（或大样本量）、独立观察以及组间方差相等。该工具可能会提供这些假设的检验。
更大的样本提供更可靠的结果。对于小样本 (n<30)，数据应近似正态。我们的样本量计算器可以帮助确定足够的样本量。
查看 p 值、置信区间和效应量。p 值 <0.05 通常表示存在显著差异。置信区间显示了合理差异的范围。
比较两个样本的平均值
让您确定两组数据之间是否存在统计学意义上的显著差异。
适用于分析和科学研究
用于市场营销、经济学和医学领域的假设检验。
易于解释结果
计算 t 值和统计值，这帮助您做出明智决策。