独立样本t检验为什么各项数据都是0

首先，这种情况中所有数据为0的原因可能是因为在进行独立样本t检验时，样本数据输入有误或数据处理出现问题。也有可能是由于样本数据太少，导致t检验结果为0。

为了解决这个问题，需要执行以下步骤：

1. 检查数据输入和处理的过程：确保数据输入正确，没有出现错误。对数据进行一次简单的检查，确保没有输入错误或编码问题。另外，检查数据处理的过程，包括数据清洗、变量转换等，确保没有出现错误。

2. 确认样本数据的大小：检查样本数据的数量，确保样本数据足够大。在进行独立样本t检验时，较小的样本量可能导致结果不准确。常用的法则是，样本数量应该大于30，但如果样本分布符合正态分布且方差相等，也可以适用于较小的样本量。

3. 重新执行独立样本t检验：确保使用正确的统计测试方法来比较男性和女性的平均收入差异。如果样本数据输入和处理正确，并且样本数据足够大，那么应该重新执行独立样本t检验，确保指定正确的参数，如显著性水平等。

以下是一个示例，展示如何使用Python中的SciPy库进行独立样本t检验：

import scipy.stats as stats

# 定义两组样本数据
male_income = [10000, 15000, 12000, 13000, 11000]
female_income = [6000, 6500, 7000, 5500, 8000]

# 执行独立样本t检验
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(male_income, female_income)

# 打印结果
print("t值:", t_stat)
print("p值:", p_value)

请注意，你需要根据实际数据定义male_income和female_income变量。确保这些变量中包含正确的数值，并且样本数据足够大。

如果以上步骤都已正确执行，但问题仍然存在，那么可能需要进一步检查数据和问题的相关性，以确定是否存在其他未知因素导致所有数据都为0的情况。