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平均數比較
獨立樣本t檢定要求樣本資料來自的母群體須滿足變異數同質性的假設，通常會使用Levene檢定來檢驗這個假設。Levene檢定是把一個數值減去這個數值所在群組的平均數後變成離差，再取離差的絕對值或平方，最後利用這些離差絕對值或平方執行獨立樣本t檢定的一種檢定。
獨立樣本t檢定
入門概念
獨立樣本和相依樣本為截然不同的研究設計，獨立樣本設計指群組間的參與者都不相同，參與者間無法被配對；相依樣本設計指群組間為相同或配對的參與者，一群組的參與者和另一群組的參與者有關聯。不同的樣本類型適用不同的統計檢定，且攸關著統計檢定力和整體研究的成本。
平均數比較
獨立樣本t檢定是很基本的統計檢定方法，因此大多數的統計分析軟體都有內建該分析。若沒有專門的統計分析軟體，也可利用微軟的Excel來執行獨立樣本t檢定。雖然操作方法有兩種，一種是透過T.TEST函數，另一種則是利用資料分析工具，但後者輸出的分析結果資訊較為詳盡。
平均數比較
Dunnett檢定為獨立群組單因子變異數分析的一種事後比較方法，適用在研究設計裡有控制組和實驗組的情況。Dunnett檢定在實驗錯誤率被維持在α的同時，進行單一控制組和其他群組的成對比較。若研究目的在於控制組和其他群組的比較，該檢定的檢定力較其他事後比較方法來得高。
平均數比較
單因子變異數分析的F值達到統計上顯著時，僅代表自變項整體具有效果，若想進一步瞭解群組間的差異則須透過事後比較。大多數的事後比較採用Student化全距統計量，以這個統計量為基礎且較常用的事後比較檢定包括Tukey HSD檢定、Newman-Keuls檢定和REGWQ檢定。