关于t检验

做t检验前，应先对两组数据做格鲁布斯（Grubbs）检验：剔除离群值、做F检验：判断两组数据精密度是否有显著差异。三者顺序不能颠倒，即格鲁布斯（Grubbs）检验 - F检验 - t检验。

楼主是不是没表达清楚啊？看你说的意思应该是接着计算sig值啊。一般是按照95%来评价了，大于5%相等即小于95%几率不相等，两组数据为满意结果；反之为不满意结果。
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这不就可以了吗？还是我理解错你要表达的意思了？

成对T检验法可以计算
但是我如果没记错的话，拉伸试验一般取5组数据的均值为测试结果，你这十组数据其实应该是一次拉出来的吧，第一组数据的标准偏差太小了都只有你第二组数据的一半了。
如果按照你第一组数据来看，你们样条应该非常稳定才对，但是第二组数据又不是这样的情况，所以你T检验法算出来有差异是很正常的。
对于拉伸这种毁坏性的试验，用T检验法的话，你得用标准样条，用你的测试数据跟你标准样条的“样品内均值”去用T检验法算，而不是你这样拿2组样条随便一比就完事。

正好早上上班无事，用minitab复验了楼主的的t值=4.4465，最后修约应该为4.45。当然楼主计算方法和两组平均值的F检验比较方法是对的，这两组人员比对结果是存在显著性差异，所以楼主不用担心t检验的结论有误。
至于为什么以上两组数据结果很接近但是却得出有显著性差异结论，其实道理也简单，从计算公式来看，这个t值跟两组平均值的差值成正比关系，跟两组数据的标准偏差s1、s2计算的合并标准偏差是成反比关系。
比如楼主的两组数据，不能光看平均值差值为0.463表面上差的不多，还要再看这两组数据标准偏差分别为0.28和0.18却不大，计算的合成标准偏差为0.23，所以最后计算的t值4.45就大了。如果楼主有意把两组数据离散一点，让两组数据的标准偏差分布增大，就发现计算的t值就小了，没有显著性差异了。
如果画两组数据的t分布概率密度曲线图，就会发现这两组数据的t分布图很尖，两个t分布图相交的部分很少，表明这两组数据还是有明显系统误差的。刚刚发现论坛不能上传图片，计算公式和t概率密度图不能发了，这么打字不知道能不能解释的让楼主明白哈哈，有说的不清楚或是不对的请论坛里的坛友指正补充。
还有t临界值取值，只要是看方法精密度要求，如果没什么要求我也赞同按3楼AK-47版主的意见取p95%概率，t临界值取2.10也好，不用冒这么大错误决策的风险。
另外二楼andyleichao坛友的意见也很对，t检验之前要先做F检验，看看两组数据精密度是否有显著差异。

论坛可以贴图片的
先截图保存在桌面，然后回复里有个插入图片的选项

是啊，用标准品来做，结果要好很多了。

这个厉害，各种情况解释清楚了。
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我们平时做的方法要求精度不是特别，一般就按照95%去弄了。
这东西搞久了人会得病，整来整去，感觉日常试验数据都有问题，然后跟同事交流讨论说了N次还是云里雾里~~~累~~

谢谢解答，有你们真好。
我的想法很简单，就是针对实验室内人员间或者实验室间比对，如何判断比对结果可接受性？
之前CNAS评审老师说，建议我们用t值去判定。
但发现很多时候两个人（或者两个实验室）测试出的两组数据平均值接近和标准偏差接近，但t检验显示存在显著性差异。
不知道如何去处理？标准也没给出类似试验的精密度要求。

是的，平时测试6组数据取平均值。我们在做比对时为共测试10组（每个人从同一卷样品上分别取10段缝纫线测试10次）。
用F检验看方差也没有，但t检验就显示差异，不知道咋解释。
我们做人员或者实验室间比对，采用t检验作为比对结果判定依据。