t検定計算機｜独立2群の平均差を統計的に検定
独立2群t検定を計算する無料電卓。各群の平均・標準偏差・サンプルサイズから、t値・p値・有意差を瞬時判定。
t検定（独立2群）ツール
t検定（独立2群）とは
独立2群t検定は2つの独立した群の平均値に統計的に意味のある差があるかを検定する手法。新薬の効果検証・A/Bテスト・性別差比較などで多用される代表的検定。前提：各群が正規分布、等分散性。サンプルサイズが小さい場合（n<30）に特に重要。
計算式と考え方
t = (M₁ − M₂) ÷ √(s_p² × (1/n₁ + 1/n₂))
s_p² = ((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) ÷ (n₁+n₂-2)
自由度 = n₁ + n₂ − 2
|t| > 臨界値（df=∞で1.96、df=10で2.23、df=5で2.78）なら5%水準で有意差あり。両側検定が標準。
計算例
- M1=50, M2=55, n=30, s=10 → t≈-1.78・有意差なし
- M1=50, M2=60, n=100, s=10 → t≈-7.07・有意差あり
- 小サンプルn=5 → df=8で臨界値2.31超必要
注意点・落とし穴
- 等分散性がない場合はWelch t検定を使用
- 正規分布前提。違反時はマン・ホイットニーU検定
- p<0.05でも実質的差は別問題（効果量も確認）
よくある質問（FAQ）
p<0.05ってどういう意味？
偶然差が出る確率5%未満。一般的有意水準。
Welch t検定との違いは？
等分散仮定不要のt検定改良版。等分散性に疑問あれば優先。
対応のあるt検定は別計算？
別計算。差の平均で検定。前後比較に使う。
サンプル数の目安は？
各群30以上が理想。小サンプルは効果量大きくないと検出困難。