双样本等价检验的描述性统计量

请查找定义和解释指导，了解双样本等价检验提供的每个描述性统计量。

N

样本数量 (N) 是样本中的观测值总数。

样本数量影响置信区间和检验功效。通常，数量较大的样本将产生较窄的置信区间。样本数量越大，检验检测的功效越大。

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均值使用标识数据中心的单个值来汇总每个样本中的值。均值是按数据的算术平均值计算的，它等于所有观测值的和除以观测值的个数。

检验样本的均值是对检验总体的均值的估计值。参考样本的均值是对参考总体的均值的估计值。因此，样本均值之间的差值（或比值）为检验总体的均值与参考总体的均值之间的差值（或比值）提供了估计值。

由于估计值基于样本数据而非整个总体，因此您不能确定它是否等于总体之间的差值（或比率）。要评估总体估计值的精确度，可以使用置信区间。

标准差 (StDev) 是离差的最常用度量，即数据与均值的接近程度。对某一过程而言随机或合乎自然规律的变异通常称为噪声。

标准差与数据采用相同的单位。符号 σ（西格玛）常用来表示总体的标准差。字母 s 用来表示样本的标准差。

使用标准差可以确定数据从均值扩散的程度。

样本数据的标准差是对总体标准差的估计值。值越高，数据中的变异或“噪声”越多。标准差用于计算置信区间和 p 值。值越高，置信区间越宽，统计功效越低。

均值的标准误（SE 均值）估计样本均值之间的变异性，样本均值是在对相同总体重复抽样的情况下获得的。而均值的标准误估计样本之间的变异性，标准差度量单个样本内的变异性。

例如，根据 312 个交货时间的随机样本，得到平均交货时间为 3.80 天，标准差为 1.43 天。这些数字产生的均值标准误为 0.08 天（1.43 除以 312 的平方根）。如果从相同总体中抽取大小相同的多个随机样本，则这些不同样本均值的标准差将大约为 0.08 天。

使用均值的标准误可以确定样本均值对总体均值的估计精确度。

均值的标准误越小，对总体均值的估计越精确。通常，标准差越大，均值的标准误就越大，对总体均值的估计也越不精确。样本越大，均值的标准误就越小，对总体均值的估计也越精确。

Minitab 使用均值的标准误来计算置信区间。

合并标准差是对两个样本的公共标准差的估计值。合并标准差是所有数据点在其组均值（不是总体均值）附近的标准差。组越大，对合并标准差的总体估计值的影响也会按比例增加。

当您假定检验的等方差时，Minitab 会计算合并标准差。

合并标准差用于计算标准误、置信区间和 p 值。

标准差越大，数据越分散。值越大，置信区间就越不精确（越宽），检验的性能也越低。