1樓：匿名使用者
x∧2檢驗是定性資料的比較
t檢驗,f檢驗是定量資料的比較
x2檢驗與t檢驗f檢驗在應用上有什麼區別
2樓：匿名使用者
x2檢驗是計數資料的比較
t檢驗f檢驗是計量資料的比較
χ²檢驗與t檢驗、f檢驗在應用上有什麼區別?
3樓：檢驗教研室
卡方檢驗主要用於等級資料，而t檢驗主要用於計量資料，f檢驗則用於方差分析。
t檢驗與f檢驗有什麼區別
4樓：匿名使用者
標準寫法是t檢驗和f檢驗
t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。
單樣本t檢驗：是用樣本均數代表的未知總體均數和已知總體均數進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。
配對t檢驗：是採用配對設計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質受試物件分別接受兩種不同的處理；2,同一受試物件接受兩種不同的處理；3，同一受試物件處理前後。
f檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到f檢驗。
從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。
其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用f檢驗。
t分數這個概念不清楚，不知道你說的是不是自由度。
t檢驗與f檢驗的區別？
5樓：是你找到了我
1、定義
t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
f檢驗（f-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗，此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。是一種在零假設之下，統計值服從f-分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。
2、適用條件
t檢驗的適用條件：已知一個總體均數；可得到一個樣本均數及該樣本標準差；樣本來自正態或近似正態總體。
f檢驗的適用條件：假設一系列服從正態分佈的母體，都有相同的標準差；假設一個迴歸模型很好地符合其資料集要求。
擴充套件資料：
t檢驗的注意事項：
1、選用的檢驗方法必須符合其適用條件；
2、區分單側檢驗和雙側檢驗。
3、假設檢驗的結論不能絕對化。
4、正確理解p值與差別有無統計學意義。
f檢驗的注意事項：
1、f檢驗對於資料的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，levene檢驗, bartlett檢驗或者brown–forsythe檢驗的穩健性都要優於f檢驗。
2、f檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時，該資料的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。
6樓：景田不是百歲山
1、定義不同
t檢驗，主要用於樣本含量較小，總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。
t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的,並於2023年在biometrika上公佈
f檢驗是一種在零假設之下，統計值服從f-分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。
2、檢驗理論不同
t檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著；
f檢驗是基於統計值服從f分佈的檢驗。
3、處理樣本組數不同
t檢驗用於兩個處理樣本之間，判斷平均數之差與均數差數標準誤的比值，它一般用於兩處理，其目的是推翻或肯定假設前提兩處理的分別的總體平均數相等。
f檢驗是一種一尾檢驗，目的在於推斷處理間差異，主要用於方差分析，一般用於三組以上的樣本。
7樓：發條小橙
t檢驗用來檢測資料的準確度 系統誤差
f檢驗用來檢測資料的精密度 偶然誤差
在定量分析過程中常遇到兩種情況：第一是樣本測量的平均值與真值不一致；第二是兩組測量的平均值不一致。上述不一致是由於定量分析中的系統誤差和偶然誤差引起的。
因此，必須對兩組分析結果的準確度或精密度是否存在顯著性差異做出判斷（顯著性試驗）。統計檢驗的方法很多，在定量分析中最常用t檢驗與f檢驗，分別用於檢測兩組分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差。
兩組資料的顯著性檢驗順序是先f檢驗後t檢驗。
8樓：冰水緣
對於多元線性迴歸模型來說
t檢驗是對於單個變數進行顯著性，檢驗該變數獨自對被解釋變數的影響
f檢驗是檢驗迴歸模型的顯著意義，即所有解釋變數聯合起來對被解釋變數的影響。對方程聯合顯著性檢驗的f檢驗，實際上也是對可決係數的顯著性檢驗。
9樓：匿名使用者
簡單的理解
t檢驗是檢查兩組均值的差異
而f檢驗是檢查多組均值之間的差異
卡方檢驗與t檢驗，f檢驗有何區別？
10樓：匿名使用者
卡方檢驗
是計數資料的比較
其他兩個是定量資料的比較
t檢驗與f檢驗有什麼區別
t檢驗與f檢驗的區別
11樓：五四路飛先生
標準寫法是t檢驗和f檢驗
t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。
單樣本t檢驗：是用樣本均數代表的未知總體均數和已知總體均數進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。
配對t檢驗：是採用配對設計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質受試物件分別接受兩種不同的處理；2,同一受試物件接受兩種不同的處理；3，同一受試物件處理前後。
f檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到f檢驗。
從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。
其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用f檢驗。
t分數這個概念不清楚，不知道你說的是不是自由度。
12樓：匿名使用者
t分數指的是什麼t檢驗與f檢驗又有什麼區別呢?
f檢驗和t檢驗到底有什麼區別
13樓：大愛月亮上
1、z檢驗適用於變數符合z分佈的情況，而t檢驗適用於變數符合t分佈的情況；
2、t分佈是z分佈的小樣本分佈，即當總體符合z分佈時，從總體中抽取的小樣本符合t分佈，而對於符合t分佈的變數，當樣本量增大時，變數資料逐漸向z分佈趨近；
3、z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分佈逐漸逼近z分佈的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。spss裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模組。
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