独立样本t检验计算器
无需安装 SPSS、无需与语法搏斗，即可比较两个独立组的均值：粘贴原始数据（或只需输入每组的 n、均值和标准差），立即获得 t 统计量、自由度、精确 p 值、均值差及其 95% 置信区间，以及效应量（Cohen's d（科恩d值）、Hedges' g）。默认应用 Welch 校正——方差不等时的推荐选择——除非您选择经典的合并方差（Student）检验。 与大多数在线计算器不同，前提假设检验会自动运行：Shapiro-Wilk（夏皮罗-威尔克）检验分别检查每组的正态性，Levene（莱文）检验检查方差齐性，并在发现问题时给出通俗易懂的警告。结果已与 R 的 t.test() 核对，精确到至少六位有效数字。
常见问题
如何按 APA 7 格式报告独立样本t检验结果？
报告 t 统计量及自由度、p 值和效应量，例如："A 组得分显著高于 B 组，t(19.43) = 4.33, p < .001, d = 1.79, 95% CI [1.47, 4.23]。" AI 报告按钮可根据您的数据生成完整的 APA 7 结果段落，并导出为 Word 文档。
应该使用 Welch t检验还是 Student（合并方差）t检验？
Welch t检验是更稳妥的默认选择：它不假设方差相等，而且在方差实际相等时几乎不损失统计功效。只有当您有充分理由假设方差相等时才使用合并方差检验——本计算器会自动运行 Levene（莱文）检验帮助您做出判断。
只有均值和标准差也能做检验吗？
可以。切换到汇总统计量输入模式，输入每组的 n、均值和标准差——这正是已发表论文中常见的形式。结果与用原始数据计算的完全一致。
这里的 Cohen's d 是什么意思？
Cohen's d（科恩d值）以合并标准差为单位表示均值差。经验法则：0.2 为小效应，0.5 为中等效应，0.8 为大效应。Hedges' g 是经过小样本校正的版本，会一并报告。