T检验是一种假设检验工具，用于检验给定总体的假设。它是一种推断统计，用于确定具有相似特征的两个组的均值之间的显着差异。
样本根据其均值进行比较，并且非常容易比较独立组的样本。让我们来看看使用 T检验比较样本的利弊。
T检验的优点：
- 泛化的必要性：t 检验后获得的结果有助于得出结论，如果它们实际上是正确的，它们可以应用于整个总体。
- 易解释：独立样本的输出很容易解释。输出会告诉您一个样本的均值与另一组的均值有何不同。它还表示每个组的平均值和组之间的平均差异。较大的 t-score 表示组不同，较小的 t-score 表示组相似
- 鲁棒性：假设两个总体的独立样本呈正态分布且方差相同。 t 检验对于违反第一个假设的情况相当稳健，因为总体中有两个样本具有不等方差
- 计算方便：借助计算机，可以很容易地计算出两个样品的数据。支持 Microsoft Excel 等统计功能的标准软件程序可用于计算 t 检验数据。
- 易于收集数据：需要少量受试者进行独立的t检验样本。每个主题只需要一个值；它需要来自两个样本组的受试者的定量变量值。
- 确定源数据：T检验使我们能够比较两个数据集样本的平均值，并确定样本主体是否来自同一群体。
- 通俗易懂：独立样本的T检验公式很容易理解。这使得无需大量统计培训即可轻松了解正在发生的事情。
- 节省时间：由于计算所需的样本量小，不仅节省了资金，而且节省了大量数据收集和分析所需的时间。
- 个体差异控制：T-test 重复测量设计的结果很小，因为样本的误差量很小。它还可以很好地控制个体差异。只有一组可用于测试，这可以减少数据噪声。
- 提供必要的信息：该测试为您提供您需要了解的有关人口的所有信息。
T检验的缺点：
- 找对象难：样本数据找对象非常困难，也是研究过程中非常昂贵的一部分。
- 遗留效应：当依赖配对样本 t 检验时，存在与重复测量相关的问题，而不是组设计的区别，这会导致遗留效应。
- 少量噪声：虽然您可能不担心组数据集之间的个体差异，但组之间仍然存在个体差异，并且并非每个样本都会以相同的方式做出反应，从而产生少量噪声。
- 环境影响：独立t检验可以帮助您确定样本组的区别，但不能帮助控制环境的影响。环境变化可能会影响 t 检验的输出。
- 多重比较：T检验不能用于多重比较，因为它会导致 I 型错误。在一组样本中进行配对 t 检验时，很难拒绝原假设。
- 自由度的损失：当组测试的 df 变低时，您需要更高的 t 值才能达到 t 检验的显着性，这会在更大的功率导致更少的度数之间进行更大的权衡自由。
- 数据的可靠性：如果收集的数据违反了t检验的假设，那么输出是不可靠的。
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