EP05. “t-Test t 检验”

• t-Test（t 检验）用来判断两组数据的「平均值」是不是相等，跟 EP04 F-Test 检验的「方差」是不同的概念
• 这篇用男女学生的读书时数当例子
• 前置知识是 EP04 的 F-Test（先确认两组方差是否相等，才知道 t-Test 该选哪个版本）
• 学完能判断两组平均值的差异是不是真的显著，还是只是随机波动

重点内容

适用版本

桌面版通用（Excel 365 / 2021 / 2019 等），需要先启用 Analysis ToolPak 加载项（见 EP01）。

两个版本怎么选

假设

• 虚无假设 H0：μ1 - μ2 = 0（两组平均值相等）
• 对立假设 H1：μ1 - μ2 ≠ 0（两组平均值不相等）

操作步骤

1. 先做一次 F-Test（见 EP04），确认两组数据方差是否相等
2. Data 选项卡 → Analysis 组 → Data Analysis
3. 选择 t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances（本例方差不相等，选这个版本）
4. Variable 1 Range 填入 A2:A7
5. Variable 2 Range 填入 B2:B6
6. Hypothesized Mean Difference（假设平均值差异）填入 0
7. Output Range 填入 E1

[截图：t-Test 对话框，两个 Variable Range 和 Hypothesized Mean Difference 已填好]

1. 点击 OK

看懂结果

范例算出 t Stat 值 1.473，双尾临界值是 ±2.365。1.473 没有超过 2.365，代表无法拒绝虚无假设——男女学生的平均读书时数看起来有差异，但差异不够大，不能说是真正显著的差异。

[截图：t-Test 输出表格，t Stat 和 t Critical two-tail 所在的行]

学完你会

• ✅ 先做 F-Test 确认两组方差是否相等，再选对 t-Test 版本
• ✅ 用 t Stat 和双尾临界值判断两组平均值的差异是否显著
• ✅ 不再把「平均值看起来有差距」直接当成「统计上显著」

常见错误

• 没有先做 F-Test 就直接选 t-Test 的版本，选错「假设方差相等」或「假设方差不相等」
• 把 t Stat 的绝对值跟临界值比较错方向，或忘记看的是双尾（two-tail）而非单尾数值
• 看到平均值确实有差距就直接下结论说「有差异」，没有对照 t Stat 和临界值判断这个差距是不是统计上显著

Sources

Blog / Website：

1. t-Test