t检验计算器
输入每组的均值、标准差和样本大小，计算t统计量和自由度。
最后更新： September 5, 2026
常见问题
t统计量能告诉我什么？
它衡量两组均值之间相差多少个标准误——|t|越大，假设原假设（没有真实差异）为真的情况下，两组之间的差异仅由偶然因素造成的可能性就越小。
我如何知道我的结果是否具有统计显著性？
把计算出的|t|与t分布表中的临界值进行比较，使用你的自由度和选定的显著性水平（通常为0.05）——如果|t|超过临界值，结果在该水平上就是显著的。
这个和配对t检验有什么区别？
这个计算器假设两个独立的组（比如不同人群的治疗组和对照组）。配对t检验则比较同一批研究对象的两次测量（比如前后测量）——要做那个检验，需先计算差值的均值和标准差，然后把它当作与零比较的单样本t检验来处理。
为什么这里使用「合并」标准差？
合并将两组的方差结合成一个单一的加权估计值，当你可以合理假设两组具有相似的潜在方差时，这是标准做法——比起仅依赖其中一组的方差，它能利用更多的数据。
如果t值为负，这意味着什么？
负的t值只是意味着第1组的均值低于第2组的均值——符号反映的是方向，而不是强度。判断两组差异有多大时，只有大小（|t|）才重要。
这个检验的自由度是如何计算的？
对于合并方差的双样本t检验，自由度 = n1 + n2 − 2。每组各有30人时，自由度为30 + 30 − 2 = 58。
如果我的两组样本量差别很大怎么办？
合并标准差的公式已经按各组自己的样本量对其方差进行了加权，所以n1和n2不相等也能正确处理——只是要注意，如果两组的方差也差别很大，方差不齐的（韦尔奇）t检验可能比这种合并方差的版本更合适。