【t检验分布界值表怎么看】在统计学中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。而t检验的分布界值表（也称为t分布临界值表）是进行t检验时的重要工具，它可以帮助我们判断在特定显著性水平下，是否拒绝原假设。
一、t检验分布界值表的基本概念
t分布是一种对称分布，形状类似于正态分布，但尾部更厚，尤其在自由度较小时更为明显。t分布界值表列出了不同自由度（df）和不同显著性水平（α）下的临界t值。这些临界值用于判断t统计量是否落在拒绝域内。
二、t检验分布界值表的使用方法
1. 确定显著性水平（α）
通常取0.05或0.01，表示拒绝原假设的风险概率。
2. 确定自由度（df）
自由度一般为样本容量减去1（n-1），或根据具体检验类型计算。
3. 查找对应的临界t值
在t分布界值表中，找到与自由度和显著性水平相对应的临界值。
4. 比较t统计量与临界值
如果计算得到的t值大于或等于临界值，则拒绝原假设；否则不拒绝。
三、常见t分布界值表示例
以下是一个简化的t分布界值表，展示了部分常见的自由度和显著性水平下的临界值：
| 自由度 (df) | α = 0.10（双尾） | α = 0.05（双尾） | α = 0.01（双尾） |
| 1 | 6.314 | 12.706 | 31.821 |
| 2 | 2.920 | 4.303 | 9.925 |
| 3 | 2.353 | 3.182 | 5.841 |
| 4 | 2.132 | 2.776 | 4.604 |
| 5 | 2.015 | 2.571 | 4.032 |
| 10 | 1.812 | 2.228 | 3.169 |
| 20 | 1.725 | 2.086 | 2.845 |
| 30 | 1.697 | 2.042 | 2.750 |
| 60 | 1.671 | 2.000 | 2.660 |
| 120 | 1.658 | 1.980 | 2.617 |
四、注意事项
- 表格中的α值通常为双尾检验的值，如果是单尾检验，需将α值除以2。
- 不同教材或软件生成的t分布表可能略有差异，建议参考权威资料。
- 实际应用中，可以借助统计软件（如SPSS、R、Excel等）直接计算p值，而不必手动查表。
总结：
t检验分布界值表是进行t检验时的关键参考资料，正确理解并使用该表有助于准确判断统计结果是否具有显著性。通过明确显著性水平、自由度以及临界值的对应关系，能够有效支持统计推断过程。
