2、区分单侧检验和双侧检验 。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率 。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关 。
一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半 。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率 。
3、假设检验的结论不能绝对化 。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设 。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0 。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误 。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 。
5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率 。
6、涉及多组间比较时，慎用t检验 。科研实践中，经常需要进行两组以上比较，或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较，（如性别、药物类型与剂量），此时，需要用方差分析进行数据分析，方差分析被认为是t检验的推广 。
在较为复杂的设计时，方差分析具有许多t-检验所不具备的优点 。（进行多次的t检验进行比较设计中不同格子均值时） 。
由来
学生t检验是威廉·戈塞为了观测酿酒品质于1908年所提出的，“学生 (student)”则是他的笔名 。
基于克劳德·健力士（Claude Guinness）聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生，以将生物化学及统计学应用到健力士工业流程的创新政策，戈塞受雇于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家 。戈塞提出了t检验以降低啤酒重量监控的成本 。
戈塞于1908年在《Biometrika》期刊上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名，统计学论文内容也跟酿酒无关 。实际上，其他统计学家是知道戈塞真实身份的 。
应用
1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线 。
2、独立样本t检验（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人之平均身高是否相等 。若两总体的方差是相等的情况下（同质方差），自由度为两样本数相加再减二；若为异方差（总体方差不相等），自由度则为Welch自由度，此情况下有时被称为Welch检验 。
3、配对样本t检验（成对样本t检验）：检验自同一总体抽出的成对样本间差异是否为零 。例如，检测一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小 。若治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸将缩小 。
4、检验一回归模型的偏回归系数是否显著不为零，即检验解释变量X是否存在对被解释变量Y的解释能力，其检验统计量称之为t-比例（t-ratio）
【卡方检验的应用条件】以上就是关于卡方检验的应用条件的全部内容，以及卡方检验的应用条件的相关内容,希望能够帮到您 。
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