t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布，是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

    数据说明：

    背景说明：

    独立样本t检验是一种用于比较两个独立样本之间差异的统计方法。通过比较每个分析项中不同组别组的平均值、t值和p值，可以判断两个组别之间是否存在显著差异。

    p值较小的分析项表明两组别之间存在显著差异，而p值较大的分析项表明两组别之间不存在显著差异。这些分析结果可以帮助研究人员了解不同组别之间在各分析项上的差异，并提供统计上的依据来支持或推翻这些差异。独立样本t检验常用于比较不同处理组、不同群体或不同条件的差异。这些分析结果对于进行群体比较和组别差异研究非常重要。

    结果显示：

    从上表可知，利用t检验（全称为独立样本t检验）去研究不同性别在SAS总分上的差异性，从上表可以看出：组别1.0和组别2.0的t值为0.467，p值为0.641,说明俩组数据之间不存在显著差异(p>0.05),其中第一个组的样本量为55，均值为31.345，标准差为18.663；第二个组的样本量为104，均值为70.192，标准差为12.327；俩组数据的平均值差值为1.153。

    SPSSMAX还提供了另一个格式的结果展示：

    结果参数解读：

    1. 分析项（Analysis item）：指要进行独立样本t检验的每个分析项。

    2. 项（Item）：表示分析项中的每个子项。

    3. 样本量（Sample size）：每个分析项中两个独立样本的样本量。

    4. 平均值（Mean）：每个独立样本的平均值。

    5. 标准差（Standard deviation）：每个独立样本的标准差，用于衡量数据的变异程度。

    6. 平均值差值（Mean difference）：两个独立样本的平均值的差值。

    7. 差值95%CI Low和差值95%CI High（Difference 95% Confidence Interval Low和High）：根据差值的估计和标准误差计算的95%置信区间，表示平均值差值的可信范围。

    8. t值（t-value）：独立样本t检验中的统计指标，用于衡量两个独立样本的差异显著性。

    df（自由度，Degrees of Freedom）：独立样本t检验中的自由度，用于计算t分布的概率。

    10. p值（p-value）：独立样本t检验中的统计指标，表示两个独立样本之间差异的显著性。

    参考文献：

    [1]Fisher Box, Joan. Guinness, Gosset, Fisher, and Small Samples. Statistical Science. 1987, 2 (1): 45–52.

    [2]尹希果主编．计量经济学原理与操作：重庆大学出版社，2009.09：37

    [3]陈望忠主编．医学中英文论文写作与编辑：军事医学科学出版社，2007.7：159

    [4]O'Connor, John J.; Robertson, Edmund F., Gosset, MacTutor History of Mathematics archive

    [5]刘江涛，刘立佳编著．SPSS数据统计与分析应用教程 基础篇：清华大学出版社，2017.01：61-65

    [6]雷蕾著．应用语言学研究设计与统计：华中科技大学出版社，2016.03：57