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（二）假设检验之——T检验
T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。
它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。
T检验的适用条件为样本分布符合正态分布 。 T检验的应用条件：
T检验的用途 ：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。
假设检验可以分为三步：（1）建立检验假设和确定检验水准；（2）选定检验方法和计算检验统计量；（3）确定P值和做出推断结论。
检验假设 是针对总体特征而言，包括相互对立的两个方面，即两种假设：一种是无效假设或称原假设、零假设，符号为H0，它是要否定的假设；另一种是备择假设，记为H1，它是H0的对立面。
二者是从反证法的思想提出的， H1和H0是相互联系、又相互对立的假设。
假设检验还需根据不同研究目的事先设置是否拒绝原假设的判断标准，即检验水准。
检验水准 也称显著性水准，它指无效假设H0为真，但被错误地拒绝的一个小概率值，一般取检验水准α =0.05。
要根据研究设计的类型和统计推断的目的选用不同的检验方法。
如成组设计的两样本均数的比较用t检验，多个样本均数的比较用F检验。
检验统计量是用于抉择是否拒绝H0的统计量（因此在我们确定检验假设H0,H1时,检验方法和检验统计量就已经确定了），其统计分布在统计推断中是至关重要的，不同的检验方法要用不同的方式计算现有样本的检验统计量值。
这里的P值是指由H0成立时的检验统计量出现在由样本计算出来的检验统计量的末端或更末端处的概率值。
当P≤ α时，结论为按所取检验水准拒绝H0，接受H1，这样做出结论的理由是：在H0成立的条件下，出现等于及大于现有检验统计量值的概率P≤ α ，是小概率事件，这在一次抽样中是不大可能发生的，即现有样本信息不支持H0因而拒绝它；若P>α，即样本信息支持H0，就没有理由拒绝它，此时只好接受它。
大量检测已知正常人血浆载脂蛋白E（ apo E）总体平均水平为4.15mmol/L。
某医师经抽样测得41例陈旧性心机梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度为5.22mmol/L，标准差为1.61mmol/L。
据此能否认为陈旧性心肌梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度与正常人的平均浓度不一致？ （1）建立检验假设和确定检验水准。
H0: μ=μ0，H1: μ≠μ0，α=0.05，双侧检验；
将大白鼠配成8对，每对分别饲以正常饲料和缺乏维生素E饲料，测得两组大白鼠肝中维生素A的含量，试比较两组大白鼠中维生素A的含量有无差别。
（1）建立检验假设和确定检验水准。H0: μd=0，H1: μd≠0，α=0.05，双侧检验；
量有差别。
正常饲料组比缺乏维生素E饲料组的含量要高。
t检验有多种类型，可以分为只有一组样本的单体检验和有两组样本的双体检验。
单体检验用于检验样本的分布期望是否等于某个值。
双体检验用于检验两组样本的分布期望是否相等，又分为配对双体检验和非配对双体检验。
配对双体检验的两组样本数据是一一对应的，而非配对双体检验的两组数据则是独立的。
比如药物实验中，配对双体检验适用于观察同一组人服用药物之前和之后，非配对双体检验适用于一组服用药物而一组不服用药物。
1、单体检验 单体检验是针对一组样本的假设检验。
零假设为H0: μ=μ0。
统计量服从自由度为n-1的 T 分布。
2、配对双体检验
由于每次抽样的样本平均值都是围绕着群体期望值分布，因此我们认为只要某次抽样平均值在接受零假设的区间内，我们便接受零假设。
参考：假设检验原理一: T 检验 t检验
两样本均数比较的t检验中，下列假设为无效假设是（）
c无效假设即H0假设是针对总体的固abe错（涉及样本）而d是H1
一尾检验二尾检验无效假设及备样假设怎样设定
一、一尾检验即单侧检验，包括左单侧检验和右单侧检验两种。
右单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值大于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1大于u2，见下图。
左单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否小于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值小于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1小于u2，见下图。
二、二尾检验即双侧检验，判断总体参数值与某个特定值有无差异。
无效假设是总体参数值等于某个特定值；备择假设是总体参数值不等于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1不等于u2，见下图。
扩展资料：
通常要先确定备择假设，然后与其对立的即为无效假设（原假设），在假设中一般把希望证明的命题放在备择假设，而把原有的、传统的观念或者普遍的结论放在无效假设（原假设）。
一尾检验，即单侧检验，包括两种情况：
如果某个指标希望越高越好，不能低于某个临界值，否则就拒绝，此时即为左侧检验。
如果某个指标希望越低越好，不能高于某个临界值，否者就拒绝，此时即为右侧检验。
参考资料：
网络百科——单侧检验（一尾检验）
网络百科——双侧检验（二尾检验）
网络百科——无效假设
网络百科——备择假设
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