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基于原始数据执行单样本或双样本 t 检验，并查看 t 统计量、自由度和 p 值
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案例
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工具使用指南
T 检验计算器是一款专业的统计分析工具，旨在帮助用户通过原始数据快速执行单样本或双样本 t 检验，从而准确评估均值差异的显著性并获取 t 统计量、自由度及 p 值等关键指标。
背景
生产线要求零件的标准长度为 13mm，工程师随机抽取了 6 个样本进行测量。
问题
需要判断当前生产的零件平均长度是否显著偏离了 13mm 的标准。
如何使用
选择“单样本”检验，输入样本数据，设置假设均值为 13，选择“双尾”检验。
testType: one-sample, sampleA: 12, 15, 14, 16, 13, 15, hypothesizedMean: 13结果
计算得出 p 值为 0.0443，小于 0.05，说明当前生产的零件长度与标准值存在显著差异。
背景
分析师正在对比两组不同教学方法下学生的考试成绩，以确定哪种方法更有效。
问题
需要验证新教学方法（样本 A）是否在统计学上显著优于传统方法（样本 B）。
如何使用
选择“双样本”检验，分别输入两组学生的成绩，设置备择假设为“大于”。
testType: two-sample, sampleA: 82, 85, 88, 84, 90, sampleB: 78, 80, 79, 77, 81, alternativeHypothesis: greater结果
计算得出 p 值为 0.0031，远小于 0.05，证明新教学方法的效果显著优于传统方法。
单样本 t 检验用于确定样本的平均值是否与已知的或假设的总体均值存在显著差异。
双样本 t 检验适用于比较两组独立样本的均值，以判断它们是否来自具有相同均值的总体。
在统计学中，p 值小于 0.05 通常意味着结果具有统计学显著性，即拒绝原假设，认为差异并非由随机误差引起。
您可以直接在文本框中输入数字，数字之间使用逗号、空格或换行符分隔即可。
双尾检验检测均值是否存在差异（不等于）；“大于”和“小于”则是单尾检验，分别检测样本均值是否显著高于或低于基准值。