t检验结果是不同的含义(即使它看起来大而你)很可能会出现偶然,即使人口有相同的意思。(对我来说,这区别看起来很小score-to-score变异在每个组相比,和你们的样品不是很大。)
如果你想获得更好的感觉,有点模拟运行。在每个迭代中,把20的分数
随机
两组A和B,计算两个随机组织手段的区别。做1000次,看看1000年的差异得到机会(例如,频率分布)。你会发现差异那么大的数据(0.8342 - -0.7542)或更大的往往只是偶然出现。学习只是另一种评估机会使用一些假设而不是模拟的影响。