来自于一位学友的提问：下面这个独立样本T检验的结果怎么看？在论文中如何描述啊？
言简意赅来讲一讲
第一步，任何假设检验方法首先都需要先明确原假设和备择假设是什么
那么，独立样本T检验的原假设和备择假设是什么呢？
H0：两组数据的均值没有显著差异
H1：两组数据的均值有显著差异
第二步，看假设检验的P值
P值小于选定的显著性水平α，经常我们都是选的0.05，那么拒绝原假设，认为两组数据的均值有显著差异；反之则没有充分的理由拒绝原假设，认为两组数据的均值没有显著差异。
在看P值的时候，我们会发现软件的输出结果中有两个Sig.，这个Sig.就是指检验的P值，有两个也就证明有两种检验的结果被输出了。为何会这样呢？
因为独立样本T检验是有前提的，需要两组数据都服从正态且方差齐性，因此在输出结果中，还有方差方程的Levene检验，这个就是方差齐性的检验，下面对应的Sig.就是该检验的P值结果。方差齐性检验的原假设是各总体的方差相等。
我们先看第一个指标的结果，母亲关爱因子，首先看方差齐性检验的P值，为0.519>0.05，所以无法拒绝原假设，也即方差齐性。
所以我们看T检验的P值时也应对照着看假设方差相等的那一行，也即P值=0.000<0.05，所以意味着两组样本的母亲关爱因子是有显著差异的。简单吧！
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