t检验的应用条件是什么
独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。
（1）独立样本
（2）正态性
独立样本t检验要求两组数据满足正态性检验；正态性检验的方法有很多，例如：正态性检验、直方图、P-P图/Q-Q图等。但是独立样本t检验具有一定的耐受性，如果数据只是稍稍偏离正态，结果仍然是稳定的，但是如果数据严重偏离，此时均数不能很好的代表数据的集中趋势，这种情况下最好考虑采用变量转化（其中包括：取对数，开根号，BoxCOX变换等）或者使用非参数检验：MannWhitney检验（SPSSAU通用方法->非参数检验）。
（3）方差齐性
对于独立样本t检验，除了要满足正态性，还需要满足方差齐的前提条件。即方差齐的情况下，才可以使用t检验。在做t检验时，SPSSAU会自动完成方差齐检验，并根据检验结果，自动判断结果输出哪一种结果，因此研究者不需要再单独检验方差齐性。
背景：研究不同性别群体对网购满意度是否有差异。
（1）t 检验分析结果
从上表可以看出：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性(p<0.05)，意味着不同性别样本对于网购满意度均有着差异性。具体分析可知：性别对于网购满意度呈现出0.01水平显著性(t=-13.816，p=0.000)，以及具体对比差异可知， 女的平均值(0.50)，会明显低于男的平均值(1.63)。总结可知：不同性别样本对于网购满意度全部均呈现出显著性差异。
t检验的适用条件：
1、已知一个总体均数；
2、可得到一个样本均数及该样本标准差；
3、样本来自正态或近似正态总体。
t检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。
扩展资料：
选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本 ；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性) 。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。
如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
参考资料来源：百度百科-t检验
- 官方服务
- 官方网站官方网站