t検定計算ツール - 2群の平均差・p値・有意差を自動判定
2つのデータ群の平均に統計的な差があるかを計算する無料ツールです。 Welchのt検定、等分散を仮定したt検定、対応のあるt検定に対応し、t値・自由度・p値・有意差を自動で表示します。
t検定を今すぐ計算
数値を改行、カンマ、スペースのいずれかで区切って入力してください。 迷う場合は、分散が等しいと仮定しない Welchのt検定 を選ぶのが実務では扱いやすい方法です。
検定結果
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入力データの要約
| データ | 件数 | 平均 | 標準偏差 | 分散 |
|---|---|---|---|---|
| データを入力すると自動で表示します。 | ||||
どのt検定を選べばいいか
結論：独立した2群なら Welch、同じ対象の前後比較なら対応あり
t検定は、2つの平均値の差が偶然のばらつきだけで説明できるかを調べる方法です。 たとえば、A/Bテストの購入金額、授業前後のテスト点、2つの施策の満足度など、連続的な数値データの比較に使います。
| 状況 | 選ぶ検定 | 例 |
|---|---|---|
| 2群が別々の人・商品・店舗 | Welchのt検定 | A群とB群の平均点、広告Aと広告Bの成果 |
| 2群の分散が同じと合理的に考えられる | 等分散を仮定した二標本t検定 | 同条件で抽出した2クラスの平均比較 |
| 同じ対象を2回測った | 対応のあるt検定 | 学習前後、治療前後、改善前後の比較 |
p値と有意差の読み方
p値は「本当は差がない」と仮定したときに、今回のような平均差が偶然に出る確率の目安です。 p値が有意水準より小さい場合、平均差は偶然だけでは説明しにくいと判断し、「有意差あり」と表示します。
ただし、有意差があることは、差が実務上大きいことや因果関係があることを直接意味しません。 実際の判断では平均差の大きさ、サンプル数、データの取り方、外れ値の有無もあわせて確認してください。