t 检验统计量

🔬 One-Sample t Statistic Calculator

Enter the sample mean, hypothesised population mean, sample standard deviation and sample size to compute the one-sample t statistic (xbar - mu)/(s/sqrt(n)) and its degrees of freedom.

📐 计算公式 / 原理
单样本 t 统计量(本页代码口径):t=(x̄−μ₀)÷(s÷√n);自由度 df=n−1;差值=x̄−μ₀。校验:四字段经输入守卫必填且须为合法数值,否则提示并中止。判据:无固定分级,t 与差值同号,s 越小或 n 越大 |t| 越大。
单样本 t 统计量衡量样本均值 x̄ 偏离假设总体均值 μ₀ 的程度,以标准误 s/√n 为标尺。|t| 越大表示样本均值偏离假设值的证据越强;自由度 df = n − 1 用于查 t 分布临界值。本页同时给出原始差值 x̄ − μ₀。

📐 计算公式与说明

t 统计量判读(与上式互补):分母 s÷√n 即均值标准误,t 本质是差值以标准误为单位度量的倍数;df=n−1 决定所查 t 分布形状。校验:与上方一致,经输入守卫必填且合法。判据:无固定分级,|t| 越大越难用抽样波动解释均值差,df 越大 t 分布越接近标准正态。

|t| 越大,拒绝原假设的证据越强。

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
One-sample t statistic t = (xbar - mu) / (s / sqrt(n)) Student (1908), The probable error of a mean, Biometrika 6(1)
Degrees of freedom df = n - 1 NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.2
Decision rule Reject H0 when |t| > t(1 - alpha/2, n - 1) for a two-sided test NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.2
Normality assumption Small samples require near-normal populations; large samples rely on the CLT NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.2

📚 深度解析:t 统计量(单样本)

💡 常见使用场景

检验
x̄=105、μ0=100、s=15、n=25:t=1.667,df=24。
解读
|t|<t临界(0.05,24)=2.064 → 不拒绝原假设(差异不显著)。

❓ 常见问题(FAQ)

t 与 p 关系?
t 越大、|t| 越超临界,p 越小;由 t、df 唯一确定 p。
自由度为何 n−1?
估计 s 用掉 1 个自由度(x̄),故 df=n−1。