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基于原始数据或汇总统计量执行独立双样本合并方差 t 检验
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工具使用指南
双样本 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或汇总统计量（均值、标准差和样本量）快速执行独立双样本合并方差 t 检验。无论是进行科学研究、A/B 测试还是质量控制，该工具都能精准计算 t 统计量、p 值和自由度，并根据设定的显著性水平自动判断是否拒绝原假设，为数据驱动的决策提供可靠的统计学依据。
背景
研究员希望评估传统教学法与创新教学法对学生期末考试成绩的影响。
问题
需要通过两组学生的实际考试分数，判断创新教学法是否显著提高了平均分。
如何使用
在“第 1 组数据”输入创新班的分数，在“第 2 组数据”输入传统班的分数，备择假设选择“大于”（greater），显著性水平保持 0.05。
第 1 组数据: 85, 88, 92, 89, 95
第 2 组数据: 78, 82, 80, 85, 79
备择假设: greater结果
工具输出 t 统计量和 p 值，并显示 rejectNull: true，证明创新教学法的成绩显著高于传统教学法。
背景
分析师拿到了新旧两批设备每日产量的统计报告，但没有具体的每日原始记录。
问题
仅凭报告上的均值、标准差和样本天数，验证新设备的产量是否与旧设备有显著不同。
如何使用
留空原始数据框，直接输入第 1 组（新设备）和第 2 组（旧设备）的均值、标准差及样本量，备择假设选择“双侧”（two-sided）。
第 1 组均值: 150, 第 1 组标准差: 12, 第 1 组样本量: 30
第 2 组均值: 142, 第 2 组标准差: 15, 第 2 组样本量: 30结果
工具基于汇总统计量计算合并方差，输出 p 值和自由度，帮助分析师快速得出两批设备产能是否存在显著差异的结论。
本工具专门用于执行独立双样本 t 检验，并默认假设两组数据具有相同的总体方差（即合并方差 t 检验）。
可以。您可以留空原始数据输入框，直接在可选参数中填写两组的均值、标准差和样本量来进行计算。
备择假设决定了检验的方向。“双侧”用于检测两组均值是否不相等，“大于”或“小于”用于检测单向的显著性差异（即单侧检验）。
通常情况下，显著性水平设置为 0.05，这意味着有 5% 的概率会错误地拒绝真实的原假设。您也可以根据研究的严格程度将其调整为 0.01 或 0.10。
当 rejectNull 为 true 时，表示计算得出的 p 值小于您设定的显著性水平（Alpha），说明两组数据之间存在统计学上的显著差异，从而拒绝原假设。