Stata的均值T检验如何判断差异是否显著？

1.样本T检验的基本原理

独立样本T检验过程依据的基本原理也是统计学中的“小概率反证法”原理。即小概率事件在一次试验中基本上不会发生，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法，也就是说先提出检验的原假设和备择假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理确定原假设是否成立。简单来说，就是提出原假设后，首先假定原假设是可以接受的，然后依据样本观测值进行相应的检验，如果检验中发现小概率事件发生了，也就是说基本不可能发生的事件发生了，就说明原假设是不可接受的，应拒绝原假设，接受备择假设。如果检验中小概率事件没有发生，就接受原假设。通过独立样本T检验，我们可以实现两个独立样本的均值比较。

2.独立样本T检验的基本命令语句

ttest varname1 == varname2 [if] [in], unpaired [unequal welch level(#)]

ttest表示进行T检验，varname1、varname2为用来进行独立样本T检验的两个变量，[if]为条件表达式，[in]用于设定样本范围，unpaired表示是独立样本而不是配对样本，unequal表示非配对数据具有不同方差，welch表示使用Welch近似法，level(#)用来设置置信水平。

3.独立样本T检验的示例

本例中我们使用数据3B进行解释，数据集中有两个变量，分别是amounta和amountb，如图所示。

打开数据文件，在主界面的命令窗口依次输入以下命令：

ttest amounta = amountb, unpaired

本命令的含义是使用独立样本T检验过程检验amounta与amountb之间是否存在明显的差别，结果如图所示。可以看出，共有80个有效样本参与了假设检验，自由度为78，其中变量amounta包括40个样本，均值为2703.5，标准误为37.00927，标准差为234.0672，95%的置信区间是[2628.642,2778.358]；变量amountb包括40个样本，均值为2099，标准误为21.9434，标准差为138.7822，95%的置信区间是[2054.615,2143.385]。Pr(|T| > |t|) = 0.0000远小于0.05，需要拒绝原假设，也就是说，amounta 与 amountb之间存在明显的差别。

上述内容节选自《Stata统计分析从入门到精通》 杨维忠、张甜 清华大学出版社。

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