← 返回工具箱

🧪假设检验计算器

验证数据差异是否具有统计显著性。支持独立样本t检验、配对t检验、单样本z检验等。

正在加载 Python 环境...

📝 选择检验类型

📊
独立样本 t 检验
🔗
配对样本 t 检验
🎯
单样本 t 检验

📊 检验结果

🧪

选择检验类型，输入数据后点击检验

检验结论

--

p 值：--

检验类型 --
t 统计量 --
p 值 --
自由度 --
显著性水平 --
💡 结果解读
🐍查看 Python 代码▼ 

                        

                    

                

            


            

                
📖 假设检验是什么？

                

                    
假设检验是统计推断的核心方法，用于判断观察到的差异是真实的还是由随机波动造成的。

                    
🔬 三种 t 检验的应用场景

                    
    
                        
  • 独立样本 t 检验 - 比较两个独立组的均值差异（如：实验组 vs 对照组）
    • 
                        
  • 配对样本 t 检验 - 比较同一组前后的变化（如：培训前 vs 培训后）
    • 
                        
  • 单样本 t 检验 - 判断样本均值是否等于某个已知值（如：产品是否达标）
    • 
                    

                    
📊 如何解读结果

                    
    
                        
  • p 值 < α → 拒绝原假设，差异显著
    • 
                        
  • p 值 ≥ α → 无法拒绝原假设，差异不显著
    • 
                    

                

            


            

                
💼 需要更复杂的统计分析？

                
ANOVA、非参数检验、多重比较等高级分析

                📞 预约咨询
            

        

    


    

    

        

            
            
正在计算...