独立样本，即相互独立的样本，一组样本的变化不会影响另一组。
1、独立T检验
检验两个样本是否来自具有相同均值的总体；
条件：1）连续性变量，每组个案数>30,方差齐性
2）每组个案数<30，通过正态性检验，方差齐性；
例：检验gender按照ppt_max的分组均值是否相等；
Spss结果：
结果说明：
M组均值32.8，F组均值32.1，
方差齐性显著性水平0.559>0.05,说明方差齐性，故选择独立T检验；
T检验显著性水平0.34>0.05, 说明无统计学差异，所以接受原假设，认为两个样本均值相同。
2、卡方四格表检验
条件：独立样本、两样本都是二分类变量
检验两个或两个以上样本率以及两个分类变量的关联性
例：检验gender与hospital_expire_flag是否相关
Spss结果：
结果：
卡方检验显著性水平0.008<0.05,
说明有统计学差异，
所以拒绝原假设，
认为gender与hospital_expire_flag有关。
（Fisher精确检验是在四格表中的某一个或几个单元格的期望频数小于5时使用，否则用卡方四格表检验）
3、Welch’s Test 检验
条件：1)个案数>30、方差不齐
2)个案数<30、通过正态性检验、方差不齐
检验独立样本的均值是否一致；
例：检验aninogap_min按照hospital_expire_flag的分组均值是否相等；
spss操作：独立样本T检验下的‘未假设方差齐性’就是Welch's Test检验。
Spss结果：
结果：
0组均值为12.67,1组均值为14.16,
个案数大于30且方差不齐,故选择Welch’s Test 检验；
Welch’s Test 检验显著性水平.000<0.05,说明有统计学差异，
所以拒绝原假设，认为两个样本均值不同。
4、Mann-Whitney U秩和检验
条件：针对连续性变量，两样本的个案数都<30,且不通过正态性检验
检验两个独立样本的总体分布是否有差异
例：检验退烧时间在新疗法与传统疗法分布有无差异
Spss结果：
结果说明：
由检验结果看出，1组（新疗法）的等级均值为6.65，2组（传统疗法）的等级均值为14.35，在显著性水平0.05的条件下pvalue=0.004, 0.004<0.05,所以拒绝原假设，认为疗法对退烧时长有统计学差异。
