自己对t检验的一些理解：
样本平均数比较：
比较两个样本之间的差异，一般会比较样本的平均数，然而样本的平均数差异不一定代表了全体的平均数差异
样本平均数差异：
又称为试验的表面效应，来源于以下两个方面：
1.试验差异（抽样差异）
2.全体的平均数真正存在差异
显著性检验又叫做假设检验，有很多检验方法如：t检验、F检验和卡方检验等
t检验：
概念：
用来检验表面效应是否属于试验差异，如果属于试验差异，则两组样本所代表的全体差异不大；如果不属于试验差异，则两组样本所代表的全体差异明显
依据：
判定接受或否定无效假设的依据是“小概率事件实际不可能性原理”
适用范围：
两组样本比较，每组样本量小于30，包括独立样本和配对样本
1.独立样本：不同组参与者之间的比较
2.配对样本：同一组参与者在两种不同产品或设计上的数据
名词解释：
1.无效假设：
假设两组全体的平均数相同，即样本平均数差异来自试验差异
2.P值：
表示这种无效假设的概率
3.显著水平α值：
用来衡量接受或否定无效假设的标准依据，一般定为0.05或0.01，具体值依据多种因素，如试验过程中的影响要素多少、对试验精度要求程度等
a、如果P<α，说明无效假设的概率较小，不可能发生，所以样本平均数差异不来自试验差异，
样本平均数比较：
比较两个样本之间的差异，一般会比较样本的平均数，然而样本的平均数差异不一定代表了全体的平均数差异
样本平均数差异：
又称为试验的表面效应，来源于以下两个方面：
1.试验差异（抽样差异）
2.全体的平均数真正存在差异
显著性检验又叫做假设检验，有很多检验方法如：t检验、F检验和卡方检验等
t检验：
概念：
用来检验表面效应是否属于试验差异，如果属于试验差异，则两组样本所代表的全体差异不大；如果不属于试验差异，则两组样本所代表的全体差异明显
依据：
判定接受或否定无效假设的依据是“小概率事件实际不可能性原理”
适用范围：
两组样本比较，每组样本量小于30，包括独立样本和配对样本
1.独立样本：不同组参与者之间的比较
2.配对样本：同一组参与者在两种不同产品或设计上的数据
名词解释：
1.无效假设：
假设两组全体的平均数相同，即样本平均数差异来自试验差异
2.P值：
表示这种无效假设的概率
3.显著水平α值：
用来衡量接受或否定无效假设的标准依据，一般定为0.05或0.01，具体值依据多种因素，如试验过程中的影响要素多少、对试验精度要求程度等
a、如果P<α，说明无效假设的概率较小，不可能发生，所以样本平均数差异不来自试验差异，