如何比较分析两组数据是否有显著变化

本帖最后由 phoenix100 于 2010-11-11 09:02 编辑

各位，请帮忙分析下，我公司生产一个产品，现在要分析老化实验前后，拉断力是否出现显著变化，因为拉断力测试是破坏性的不可重复的，所以一共将26pcs样品分为组，测试数据如下
老化前14pcs样品测试数据为：
103.2
114.6
100.0
133.8
97.4
115.6
97.0
95.8
77.3
99.2
113.6
92.6
98.0
104.4
老化后12pcs样品测试数据为：
90.5
102.3
70.3
104.4
106.6
99.8
110.8
61.8
102.3
132.8
115.6
144.0
我对以上做了一个T检验，结果如下（因为是同一个过程我选择了假定等方差选项）：

双样本 T 检验和置信区间: C1, C2

C1 与 C2 的双样本 T

平均值
N 平均值 标准差 标准误
C1 14 103.0 13.3 3.5
C2 12 103.4 22.8 6.6


差值 = mu (C1) - mu (C2)
差值估计: -0.40
差值的 95% 置信区间: (-15.25, 14.45)
差值 = 0 (与 ≠) 的 T 检验: T 值 = -0.06 P 值 = 0.956 自由度 = 24
两者都使用合并标准差 = 18.2895

我的问题是：
1.我不知道这个分析对不对，我看不懂结果，不知道差异是否可以接受（标准为拉断力≥32N），我希望的结果当然为没有差异最好，这样就可以说明产品老化后性能无变化？
2.老化前后样本分组数不一样，是否可以进行这样的比较？
3.我对T检验相当不熟悉，哪位大侠帮忙补充补充知识？
4.除了T检验是否有更好的办法来分析这类数据差异比较问题？
以上谢谢大家，不管了解不了解，都帮顶下，提高关注度，本人在线等啊，跪求！！~~~~(>_<)~~~~