有關統計學中t檢驗的問題，一個有關統計學中t檢驗的問題

1樓：匿名使用者

n表示樣本容量，d.f表示自由度 d.f=120時 t分佈是正態分佈 d.f越大，t分佈的圖形越“尖”。自由度的確是樣本量減一。

二樓的同學，我是現在在大學專門學統計學的。。。

自由度:d.f. 全稱 degree of freedom 這個是毋庸置疑的，按照二樓的說法，那n也是自由度？重複了啊。

樓下的自己去看概率論與數理統計的書，或是計量經濟學都可以，統計學原理也行。沒聽說過分位點這個定義的。在查表時有分界點是有的，但是不會寫在（）裡啊，樣該是這樣寫的 t0.

05（下標）=1.96 當n（樣本量）趨近於無窮的時候那個檢驗的標準為1.96 但是n樣本量不同時 t0.

05（下標）的值不同，0.05是你要求的置信度得來的，比如你要求的置信度為95%時，為1-95%=0.05

還有分位點是根據要求的置信度和樣本量得來的，只是查表很麻煩，大樣本就有用樣本量趨近於無窮時的值來算了，比如1.96.但是要是要求準確的話，還是要查表的，要查表就要樣本量啊，您說的和樣本量無關。。。

好像不對啊。

二樓的同學，那個t分佈只有一個引數為自由度，自由度=n-1，（n為樣本容量）

有一些書裡面，自由度用n表示，可能會造成誤解，認為自由度都是用n表示的，其實不然，在卡方檢驗，t檢驗，f檢驗裡，有時會用n表示一個樣本的自由度，比如f分佈，可能設m和n為兩個正態總體的自由度，這只是設定問題啊，

有樣本就一定有樣本容量的計算，怎麼可能檢驗的時候沒有樣本容量呢？檢驗的就是總體中的樣本啊，樣本容量在任何的樣本的檢驗中都是不可缺少的。

二樓同學可能只是看到了公式而已，卻沒有認真的理解含義啊。

f檢驗卡方檢驗可能在計算公式有時是用自由度來表示的，但是其實把樣本量都包含進去了，比如f檢驗的值就等於s2x/s2y 沒有容量嗎？大哥，自由度等於樣本容量減一啊。沒有樣本容量看你怎麼算那個檢驗的數值。

2樓：匿名使用者

n表示自由度 d.f表示分位點a，例如自由度為3的t分佈0.05上分位點就是t(3,0,05)

上分位點表示 >這個點的概率為0.05

無論是t檢驗，f檢驗，卡方檢驗和樣本容量都是沒有關係的不要相信樓上的回答。。

統計學t檢驗問題，統計學高手進 50

3樓：我有全天下族譜

25人分開了，兩組人的自身條件有差異，可能導致結果差異，這就不是匹配了，相當於沒有控制其他變數的影響，匹配就是同一組人做完a藥再去試b藥，這樣消除了條件差異，控制了變數唯一

統計學中相關係數r的t檢驗 10

4樓：匿名使用者

網頁連結

剛看的與這個問題相關的兩個帖子，感覺有所解惑，但是沒有解釋為什麼這麼列公式，希望對你有所幫助。

統計學中“z檢驗”和“t檢驗”的區別有哪些？

5樓：氦氪雲智慧家居

概念區別：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未知的正態分佈資料。z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。

它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。

區別一：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；

區別二：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；

區別三：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。

注意：①t檢驗是對各回歸係數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分佈的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分佈的總體的期望是否相等）未知，一般檢驗用t檢驗。

②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標準差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。