1樓：万俟玉枝勤雁
不清楚你的問題是什麼，不過大概猜猜是以下的意思
比如你有兩組學生的考試成績，現在考察這兩個組的學生的成績的平均值是否一樣。當然觀測到的樣本幾乎不可能會兩個均值正好一樣，所以我們用分布這個概念來做這個事情。
首先，假設每個組內部的人的成績滿足同乙個正態分佈
然後，所謂零假設，一般是指這兩個組的正態分佈的引數一樣。
繼續，在以上兩個假設下，這兩個組的平均成績的差值，也滿足乙個正態分佈（當然引數不一樣，這個正態分佈的均值引數是0，但是方差引數跟樣本數量有關，樣本越大方差越小）
於是從一次觀測，也就是一次考試中，得到這個隨機變數「平均成績的差值」的一次觀測值，比如每個組三個人，第一組考了100+100+100，第二組考了50+50+50，那這個「平均成績的差值」的這次樣本實現值就是100-50=50。然後，無論你事先是否假設了每個人成績分布的方差已知還是未知，都可以精確計算「平均成績的差值」的分布，然後看50在這個分布裡是否在很遠的地方，如果在，那就說明所謂零假設不太可能成立，那就是說兩個組的平均成績有差異。如果不在很遠的地方，那就不能說明兩個組的平均成績有差異。
換句話說，就是這兩個組的平均成績的差異有統計意義。碼了這麼多字，給個滿意吧
三組資料的組間均值有統計學意義就是說「零假設：三組均值相同」這個假設不成立，換句話說可能1=2！=3，或者乾脆三個都不一樣，但是不會仔細說哪兩個不同。
1組和3組資料的比較差異有統計學意義就是明白了告訴你至少1跟3不一樣，或者「零假設：1跟3均值相同」這個假設不成立。統計方法上這兩個假設的檢驗方法會有不同。
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