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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。
检验是用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。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。适用于:已知一个总体均数;可得到一个样本均数及该样本标准差;样本来自正态或近似正态总体。t检验可分为单总体检验和双总体检验,以及配对样本检验。
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t统计量
用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的一种统计量。一般的t统计量写成t=(估计值-假设值)/标准误,当假设值为0时,便得到通常的t统计量。我们一般用t统计量针对单侧或双侧对立假设做检验。例如:假设H0:a=1,H1:a>1如果我们计算t统计量,如果t>c,我们就拒绝H0,接受H1,此时我们便说在适当的显著性水平上,a统计显著地大于1。
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