单样本t检验和独立样本t检验的适用条件及输出结果的差异

推导过程如下:

单样本t检验用于样本与总体的比较，检查样本是否来自总体；

比如将A班部分学生的成绩与整体成绩进行对比，看这些学生是否适合继续在A班学习。

两个独立样本t检验用于两个来自不同总体的样本，检验两个总体之间是否存在统计学差异；

例如，选择A班和B班的一些学生来比较他们的分数，看看A班和B班的整体分数是否有差异..

两种检验都需要满足正态分布和方差齐性，输出结果都是t值和p值，没有区别。

扩展数据:

人口和样本

比如水质检验时取自井水或河水的水样，临床检验时取自患者的血液或其他活体组织样本都是样本；一口完整的井或一条河流的某一段的全部水，病人体内或某一组织器官的全部血液，都是整体。

这种人群是具体的，而其他人群是假想的，只存在于理论上。比如测试一种治疗流感的新药的疗效，第一批流感患者，不管有多少，都只是一个样本。

如果该药的疗效得到肯定并得到推广，那么所有在同等条件下接受该药的流感患者都将属于这一人群。但是，刚试用的时候，这个人群并不存在，是想象出来的。

一般有大量甚至无限个观测单元。在实际工作中，一般不可能或没有必要逐一研究每个观测单元。

我们只能从中抽取部分观察单元进行实际观察或调查，然后根据这部分观察单元的观察和研究结果来推断和估计总体情况。

例如，在上述治疗流感的新药的例子中，仅治疗了有限数量的患者，但是结论应当推广到所有人，并且应当定期了解该药物对所有流感患者的疗效。所以观察样本的目的是推断整体，这是样本和整体的辩证关系。

一般来说，样本的内容与单位有关。比如某中学300名中学生的视力调查，样本是300名中学生的视力，样本量是300。

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