最近一段时间在着手处理行为学数据，主要参考师姐的毕业论文，然鹅统计分析里写的统计方法并菜菜狗并不是很理解，困扰之下，感觉近两周工作没有一丝丝进展。今天浅找了几篇博士毕业论文，发现人家的统计分析里主要用了独立样本t检验和单因素方差分析，菜菜狗布灵布灵的大眼睛更忽闪忽闪啦，迫不及待地浅学一下，那顺便浅记一下吧，如有错误，欢迎大家不吝指正。
1.是什么？
独立样本t检验：是一种用于比较两个独立样本之间差异的统计方法，主要适用于样本含量较小（eg:n＜ 30）的统计分析。通过比较两组样本的平均值、t值、p值，进而判断两组样本间是否存在显著差异。例如：比较对照组小鼠和模型组小鼠对新物体的探索时间。
tip：独立样本，顾名思义是指各样本相互独立、互不干扰。
单因素方差分析：是指用于分析一个自变量（因素）在三个以上水平（组）对因变量的影响。例如：比较给药天数（自变量）对糖尿病小鼠治疗（因变量）的影响，分别在给药的第7天、第14天、第21天对糖尿病小鼠的治疗效果进行评价，那么可以选择单因素方差分析（One-Way ANOVA）。
2.为什么？
为何选独立样本t检验而不选单样本t检验：二者均可比较数据的平均值，而单样本t检验是将一个样本的值与某一特定值进行对比，而独立样本t检验是对多个样本的平均值进行比较。
tip：之前不知所云地以为独立样本t检验是需要各组间样本量相等的，原来样本量是可以不等哒哒哒
选择单因素方差时需要具备以下条件：
①各组间的样本数据应服从正态或近似正态分布；
②各组观测值的整体方差相等（符合方差齐性）；
③观察变量相互独立；
④观察变量为连续变量；
⑤观测值不存在显著的异常结果；
⑥观测值可分多组（≥2）.
3.怎么比？
结果判读：
独立样本t检验
①将独立样本检验表格中莱文方差等同性检验-显著性-的数值与0.05进行比较：
若显著性＞0.05，则两组假定等方差-看第一行显著性（双尾）的结果-若此时数值＞0.05，则差异不显著；若此时数值＜0.05，则两组差异显著；
若显著性＜0.05，则两组不假定等方差-看第二行显著性（双尾）的结果-若此时数值＞0.05，则差异不显著；若此时数值＜0.05，则两组差异显著。
单因素方差分析
可在SPSS中实战操作，可通过一下链接参考某博主的分布教程SPSS实战：单因素方差分析（ANOVA）-CSDN博客，自我感觉很奈斯，在此不赘述。
碎碎念~~~
非常赛的（very sad），昨天下夜班跟了老师一上午的门诊，中午下班来火速投奔大李一起学习，奈何，夜班没睡好，上午站了半天，吃过午饭，找到位子后只想睡觉，共享自习室的中央空调太凉了，再次把我冻哭唧唧，拿着手机准备出去麦咖啡，结果没带卡、没带伞，直接坐在桥边看剧，边看边哭，这习是学不了一点，救命。晚上去吃饭，为了辣椒炒肉从4层到5层到6层再到4层，我们俩越发情绪稳定了，但我太不靠谱啦，不能分心不能分心不能分心，认真真的太重要啦，我走神走到离谱，还是常复盘该复盘的复盘吧啦啦啦啦。不过辣椒炒肉针不戳，再次光盘。
且行且行~2024.6.16 菜菜狗的第不知道几篇小笔记
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