t检验与f检验的区别?

发布网友 发布时间：2022-04-29 10:31

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热心网友 时间：2022-06-26 06:20

1、定义

t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。

f检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验，此外也称方差比率检验、方差齐性检验。是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

2、适用条件

t检验的适用条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。

f检验的适用条件：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差；假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。

扩展资料：

t检验的注意事项：

1、选用的检验方法必须符合其适用条件；

2、区分单侧检验和双侧检验。

3、假设检验的结论不能绝对化。

4、正确理解P值与差别有无统计学意义。

f检验的注意事项：

1、f检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于f检验。 

2、f检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。

参考资料来源：百度百科-T检验

百度百科-F检验

热心网友 时间：2022-06-26 06:21

1、检验理论不同

T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著；而F检验是基于统计值服从F分布的检验。

2、适用范围不同

T检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布，用来检验两独立样本均数差异是否能推论至总体；F检验主要用于均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。

3、检验条件不同

T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先通过F检验判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用变量变换或秩和检验等方法。

4、处理样本组数不同

T检验用于两个处理样本之间，判断平均数之差与均数差数标准误的比值，它一般用于两处理，其目的是推翻或肯定假设前提两处理的分别的总体平均数相等。而F检验是一种一尾检验，目的在于推断处理间差异，主要用于方差分析，一般用于三组以上的样本。

参考资料来源：百度百科-T检验

参考资料来源：百度百科-F检验

热心网友 时间：2022-06-26 06:21

1、定义不同

T检验，主要用于样本含量较小，总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布

F检验是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

2、检验理论不同

T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著；

F检验是基于统计值服从F分布的检验。

3、处理样本组数不同

T检验用于两个处理样本之间，判断平均数之差与均数差数标准误的比值，它一般用于两处理，其目的是推翻或肯定假设前提两处理的分别的总体平均数相等。

F检验是一种一尾检验，目的在于推断处理间差异，主要用于方差分析，一般用于三组以上的样本。

参考资料来源：百度百科-T检验

参考资料来源：百度百科-F检验

热心网友 时间：2022-06-26 06:22

热心网友 时间：2022-06-26 06:22