数据在不断变化，由于其他事项优先处理，组织的 独立样本 检验方法及其 流程很容易落后。不同的数据和应用程序需要不同类型的保护，因此很难找到一体化解决方案。请仔细考虑数据保护选项，以保护动态数据、节约成本并消除复杂性和孤立视图。只需确保您拥有适当的解决方案，以便在发生灾难时让您的业务继续运行。
这里的假设将被设为零假设
独立样本t检验是一种假设检验的统计方法，用于确定 亚洲数据 两个独立样本的均值之间是否存在统计上的显著差异。
例如，人们可以用这种分析方法来确定轿车型汽车的平均 式表单生成器让用户能够轻松创建 价值是否与 SUV 型汽车有显著差异。 ：SUV 和轿车型汽车在价值方面没有显著差异，而 SUV 和轿车的备选假设值有显著差异。
让我们看一个对两个变量进行独立 t 检验的样本。一个是包含两个值的维度，另一个是度量。
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在 95% 的置信水平（5% 的错误概率）下：由于 p 值 = 0.041，小于 0.05，A 组和 B 组的平 能的 印度手机号码 解决方案 均值在统计学上有显著差异。A 组的平均值明显高于 B 组的平均值。
在 98% 的置信水平（2% 的误差概率）下：由于 p 值 = 0.041，大于 0.02，因此 A 组和 B 组的平均值之间没有统计学上的显著差异。