t统计量计算器 t统计量计算器 计算器 标准化接口 多渠道路由
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更新时间：2025.10.24
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多渠道并发试用，API选型无忧

免费在线t统计量计算器，通过样本均值、总体均值、标准差和样本量精确计算t值。适用于小样本统计检验和未知总体标准差情况，结合p值判断假设检验结果。

t统计量计算器验证工具

总体均值
样本均值
样本标准差
样本大小

更快的集成到应用程序及MCP客户端

提供标准化API接口与MCP协议双重集成方式，一键接入各类应用。RESTful API支持多语言调用；MCP服务专为AI客户端优化，实现分钟级快速构建智能应用，无缝处理复杂数据流，助您高效实现AI创新与落地。 MCP客户端→

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async function calculatorTStatistic() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/calculator_t_statistic/saf2025102432732503af13';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改； Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘，复制API key
        },
        body: {"populationMean":0,"sampleMean":0,"sampleStandardDeviation":0,"sampleSize":0}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
calculatorTStatistic()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));
Cursor MCP 配置
设置指南
  • 1打开 Claude Desktop 应用
  • 2点击菜单栏中的 “Claude” → “Settings” → “Developer”
  • 3点击 “Edit Config” 打开配置目录
  • 4编辑 claude_desktop_config.json 文件
  • 5API 现在将在您的对话中可供 AI 代理使用
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产品介绍
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t统计量计算器

使用t统计量计算器（t值计算器或t检验统计量计算器）通过样本均值、总体均值、标准差和样本大小来计算给定数据集的t值。

在统计学中，t统计量或t值是描述样本与其总体之间关系的度量。t统计量是学生t检验的核心，这是一种用于评估关于总体均值假设的检验。

更准确地说，t统计量用于确定是支持还是拒绝原假设。它与p值或临界值结合使用，p值表示您的结果可能由偶然发生的概率。它与z统计量相似，区别在于t统计量适用于小样本量或未知总体标准差的情况。

🧮

如何计算t统计量？

要计算t统计量，您需要提供以下四个变量：

  1. 确定样本均值（x̄），即数据集的算术平均值。
  2. 找到总体均值（μ）。
  3. 通过取方差的平方根来计算样本标准差（s）。要找到方差，如果没有给出，取样本中的每个值，减去样本均值，将差值平方，将它们相加，然后除以样本大小减一。
  4. 计算t统计量为 (x̄ - μ) / (s / √n)，其中n表示样本大小。

或者，您可以反向使用该工具；例如，您可以从t统计量中恢复样本均值，前提是您输入所有其他值。

📝

t统计量公式

t = (x̄ - μ) / (s / √n)

其中：

  • x̄ - 样本均值
  • μ - 总体均值
  • n - 样本大小
  • s - 样本的标准差
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t统计量示例

假设您是一名篮球运动员，在36场比赛中平均得分为15分（x̄），标准差为6分（s）。您知道普通篮球运动员的平均得分为10分（μ）。您的表现应该被认为高于平均水平吗？还是您的得分是由于运气？

应用前面提到的t统计量公式：

t = (15 - 10) / (6 / √36) = 5

现在，我们知道t统计量等于5，但这意味着什么？

要获得更多知识，您应该将此值与特定阈值（或显著性水平）进行比较，比如学生t分布的5%（α = 5%）。

由于样本量相对较大（n > 30），我们可以使用标准正态分布的临界值。标准正态分布中5%阈值的临界值为1.645。由于我们的t统计量高于临界值，我们可以说您的表现比平均水平更好。

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t统计量与学生t检验

在统计学中，t统计量或t值是描述样本与其总体之间关系的度量。t统计量是学生t检验的核心，这是一种用于评估关于总体均值假设的检验。

t统计量的应用： t统计量用于确定是支持还是拒绝原假设。它与p值或临界值结合使用，p值表示您的结果可能由偶然发生的概率。它与z统计量相似，区别在于t统计量适用于小样本量或未知总体标准差的情况。

事实上，我们刚刚进行了一次学生t检验！访问我们专门的t检验计算器以了解更多信息。

学生t分布的起源： 学生t检验是由在都柏林吉尼斯酿酒厂工作的戈塞特（Gosset）发明的，他在1908年发展了相关的统计理论。当时，戈塞特在吉尼斯酿酒厂工作，该公司有禁止员工发表论文的内部政策，以防止潜在的商业机密泄露。然而，戈塞特找到了一个漏洞：他以"学生"的笔名写作。因此，统计学生t分布被称为学生t而不是戈塞特t。所以，下次您和朋友享用一品脱吉尼斯啤酒时，您有一个引人入胜的故事可以分享。

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如何使用t统计量计算器？

要计算t统计量，您需要提供以下四个变量：

  • 样本均值，x̄
  • 总体均值，μ
  • 样本大小，n
  • 样本标准差，s

或者，您可以反向使用该工具；例如，您可以从t统计量中恢复样本均值，前提是您输入所有其他值。

如果您也对F检验感兴趣，请查看我们的F统计量计算器。

❓

常见问题

T分数与Z分数的区别是什么？

T分数和Z分数都旨在进行比较并决定样本与总体均值之间的差异。T分数与Z分数的主要区别来自对总体标准差的了解。对于Z分数，我们假设它是已知的，而对于T分数，您需要估计它。此外，当您有小样本量（少于30个元素）时，可以应用T分数。

什么是t统计量？

在统计学中，t统计量或t值是描述样本与其总体之间关系的度量。t统计量是学生t检验的核心，这是一种用于评估关于总体均值假设的检验。更准确地说，t统计量用于确定是支持还是拒绝原假设。

API接口列表
t统计量计算器
t统计量计算器
1.1 简要描述
t统计量计算器
1.2 请求URL
/[[username]]/v1/calculator_t_statistic/[[function-no]]
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
populationMean number 10.0 否 总体的理论均值或假设均值
sampleMean number 15.0 否 样本数据的算术平均值
sampleStandardDeviation number 6.0 否 样本数据的标准差，用于衡量数据的离散程度
sampleSize integer 36 否 样本中数据点的数量
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
standardError number 样本均值的标准误差，等于样本标准差除以样本大小的平方根
tStatistic number 计算得出的t统计量值，用于假设检验
degreesOfFreedom integer t分布的自由度，等于样本大小减1
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
FP00000 成功
FP03333 失败
1.7 示例 
参考上方对接示例