【每日一题】戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂

这两张表比较了两列变量的均值是否显着不同。

第一个表是相关样本t检验。使用的两列变量来自同一批受试者。差异是否显着取决于t值和sig值，主要是sig。一般只要sig的第二个表是独立样本t检验，这个表就由两部分组成，第一部分是方差齐性检验（levene test），方差齐性是独立样本t检验的基本前提之一独立样本t检验，理论上同质性的条件（即方差同质性F检验的sig>0.05)可以继续分析。如果满足条件组间比较用t检验，看后面t检验的sig值。如果相同小于0.05，则差异显着。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差检验，但实际上，你假设方差不等，可以参考第二行t检验部分的sig。

扩展数据

T检验，又称Student’s t检验（Student’s t test），主要用于小样本量（例如nt检验利用t分布理论来推断差异的概率，从而比较两者之间的差异是否两种方法是显着的。它与 f 检验和卡方检验联系在一起。t 检验是 Gost 发明的组间比较用t检验，用于观察酿酒的质量。Gost 在都柏林的吉尼斯酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness 聘请牛津大学和剑桥大学最好的毕业生将生物化学和统计学应用到 Guinness 工业过程的创新政策中。Gost 于 1908 年发表了关于 Biometrika 的 t 检验，但由于他的老板认为这是被迫的商业机密 使用化名（学生）。事实上，与他合作的统计学家都知道“学生”的真实身份是戈斯特。

（参考百度百科t检验）