u检验与t检验的区别是什么？

发布网友发布时间：2022-04-21 20:06

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热心网友时间：2024-03-01 03:14

u检验与t检验的区别是：作用不同、适用条件不同以及应用不同。

一、作用不同

1、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。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。

2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。

二、适用条件不同

u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。

三、应用不同

1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显著。

2、u检验：应用领域于数理化学。

t检验的适用条件：

1、已知一个总体均数；

2、可得到一个样本均数及该样本标准差；

3、样本来自正态或近似正态总体。

以上内容参考百度百科-u检验、百度百科-t检验

热心网友时间：2024-03-01 03:19

u检验是已知一个正态总体的方差б2，用给定的一组样本x1、x2，…，xn,检验总体均值μ是否等于已知常数μ0的统计检验法。其检验步骤如下：①提出统计假设H0: μ=μ0；②计算样本均值及u；③按给定的显著水平，查正态分布表求值；④进行统计推断。 u检验是在大样本（n＞30）的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法。设X1，X2，……，Xn是正态随机变量X的一个样本，总体方差为σ2，假设X的数学期望MX等于某个已知值m0。根据统计理论，当假设成立时，统计量如右图。由预先给定的信度α，查正态分布表，得uα。若计算的│u│＜uα，则接受假设，即X的数学期望MX与m0无显著差异；若│u│≥uα，则拒绝假设，认为X的数学期望与m0有显著差异。两个正态随机变量在方差已知的条件下，u—检验法可用来检验它们的数学期望是否有显著差异。 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未知的正态分布资料。简介 t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等）目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。计算公式： t统计量：自由度：v=n - 1适用条件 (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。