两组数据之间差异统计测试。用于科学研究和 A/B 测试。
如果实验重复多次，置信水平是每个样本的均值落入置信区间的案例百分比。
这也是假设为真时，假设被接受（即未发现差异）的案例百分比。
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。
用于市场营销、经济学和医学领域的假设检验。
计算 t 值和统计值，这帮助您做出明智决策。
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。
两样本 t 检验比较两个独立组的平均值，以确定它们是否存在显着差异。在比较两个具有连续数据的组的平均值时使用它。
配对 t 检验比较相关测量（前后、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）、独立观测和组间方差相等。该工具可以为这些假设提供检验。
对于小样本（通常 n < 30），确保每组数据近似服从正态分布或不存在显著异常值至关重要。随着样本量的增加，中心极限定理会降低偏离正态分布的影响。
查看 p 值、置信区间和效应大小。p 值 <0.05 通常表示存在显着差异。置信区间显示了合理差异的范围。
效应量（例如，Cohen's d 系数）衡量组均值之间差异的程度，而不仅仅是差异是否具有统计显著性。它有助于理解差异的实际重要性。
当您知道总体方差且样本量较大时，使用 Z 检验。当总体方差未知且从样本中估计时，t 检验更合适，尤其是对于小样本。
t 检验中的零假设 (H0) 通常表明两个比较组的平均值之间没有显著差异。t 检验评估是否有足够的证据来拒绝该假设。
