← 返回工具箱

🔬差异检验工具

帮你判断：两组数据的差异是真的存在，还是只是偶然波动？

💡 适用场景：AB测试效果验证、新旧方案对比、培训效果评估
正在加载计算引擎...
📊 真实行业案例 免费开放

来自金属加工、电商运营、生产制造等行业的真实数据分析案例，点击即可加载数据并获得专业解读

⏳
加载案例中...

📝 你想比较什么？

👥
两组人的对比
如：实验组 vs 对照组
🔄
同一组前后对比
如：培训前 vs 培训后
🎯
和标准值对比
如：是否达到100分合格线

例如：实验组用户的转化率/分数/时长等

例如：对照组用户的转化率/分数/时长等

📊 检验结果

🧪

选择检验类型，输入数据后点击检验

结论 图表 指标 解读

检验结论

--

p 值：--

📈 数据分布对比
📏 详细指标
检验类型 --
t 统计量 --
p 值 --
自由度 --
效应量 (Cohen's d) --
显著性水平 --
💡 统计解读
🐍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
    • 
                    

                

            


            
            

                
📊 探索更多统计工具

                
19 个统计工具免费使用，涵盖假设检验、回归分析、聚类分析等

                查看全部工具 →
            

        

    


    

    
    


    

        

            
            
正在计算...