Recall that the pooled variance in

Recall that the pooled variance in the t-statistic formula is obtained by averagingtogether the two sample variances. It makes sense to average these two values only ifthey both are estimating the same population variance—that is, if the homogeneity ofvariance assumption is satisfied. If the two sample variances are estimating differentpopulation variances, then the average is meaningless. (Note: If two people are askedto estimate the same thing—for example, what your IQ is—it is reasonable to averagethe two estimates. However, it is not meaningful to average estimates of two differentthings. If one person estimates your IQ and another estimates the number of grapes ina pound, it is meaningless to average the two numbers.)Homogeneity of variance is most important when there is a large discrepancy

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回想一下，t 统计量公式中的合并方差是通过 对两个样本方差进行平均来获得的。仅当这两个值都估计相同的总体方差时才有意义， 也就是说，如果 满足方差同质性假设。如果两个样本方差估计了不同的 总体方差，那么平均值是没有意义的。（注意：如果要求两个人 估计同一件事——例如，你的智商是多少——将这 两个估计取平均值是合理的。但是，将两个不同 事物的估计取平均值是没有意义的。如果一个人估计你的智商和另一个估计 一磅葡萄的数量，这两个数字平均没有意义。） 当存在较大差异时，方差的同质性是最重要的

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回想一下，t统计量公式中的汇总方差是通过平均得到的 将两个样本方差加在一起。只有在以下情况下，才有意义平均这两个值： 他们都在估计相同的总体方差，也就是说，如果 满足方差假设。如果两个样本方差估计不同 人口差异，那么平均值就没有意义了。（注意：如果询问两个人 例如，要估计同一件事，你的智商是多少，平均值是合理的 这两个估计。然而，对两个不同的项目进行平均估计是没有意义的 东西。如果一个人估计了你的智商，另一个人估计了葡萄的数量 一磅，这两个数字的平均值是没有意义的。） 当差异较大时，方差的同质性最为重要

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回想一下，t统计公式中的混合方差是通过求平均值获得的两个样本方差加在一起。只有在以下情况下，平均这两个值才有意义他们都在估计相同的总体方差，也就是说，如果满足方差假设。如果两个样本方差估计不同人口方差，那么平均是没有意义的。(注:如果问两个人要估计同样的事情——比如你的智商是多少——取平均值是合理的这两个估计。但是，对两个不同的估计值进行平均是没有意义的事情。如果一个人估计你的智商，另一个人估计葡萄的数量一磅，两个数平均没有意义。)当有很大的差异时，方差的同质性是最重要的

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