t检验和f检验的区别 t检验和f检验的区别

f检验与t检验的区别与联系

f检验与t检验的区别与联系如下:

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

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。

补充资料：

1，T检验和F检验的由来

一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。

通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。

F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。

T检验与F检验有什么区别

标准写法是t检验和F检验

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。

t检验和f检验的区别 t检验和f检验的区别

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。

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，首先要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t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。

t分数这个概念不清楚，不知道你说的是不是自由度。

T检验与F检验的区别

t检验用来检测数据的准确度

系统误差

f检验用来检测数据的精密度

偶然误差

在定量分析过程中常遇到两种情况：第一是样本测量的平均值与真值不一致；第二是两组测量的平均值不一致。上述不一致是由于定量分析中的系统误差和偶然误差引起的。因此，必须对两组分析结果的准确度或精密度是否存在显著性差异做出判断（显著性试验）。统计检验的方法很多，在定量分析中最常用t检验与f检验，分别用于检测两组分析结果是否存在显著的系统误差与偶然误差。

两组数据的显著性检验顺序是先f检验后t检验。

再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同

t检验与F检验两者之间有3点不同，具体介绍如下：

一、两者的目的不同：

1、t检验的目的：t检验的目的是为了检验某一个解释变量对被解释变量的影响。

2、F检验的目的：F检验的目的是为了检验所有的解释变量对被解释变量的影响。

二、两者的使用场合不同：

1、t检验的使用场合：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。

2、F检验的使用场合：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差。这是最典型的F检验，该检验在方差分析（ANOVA）中也非常重要。假设一个回归模型很好地符合其数据集要求，检验多元线性回归模型中被解释变量与解释变量之间线性关系在总体上是否显著。

三、两者的实质不同：

1、t检验的实质：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。[1]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、F检验的实质：通常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。

参考资料来源：百度百科-F检验

参考资料来源：百度百科-t检验

t检验和f检验的区别 t检验和f检验的区别

t检验与F检验有什么区别

1.\x0d检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.\x0d单样本t检验\x0d：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.\x0d配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3,同一受试对象处理前后.\x0dF检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验.\x0d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,首先要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t'检验或变量变换或秩和检验等方法.\x0d其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验.2.\x0dt检验和方差分析的前提条件及应用误区\x0d用于比较均值的t检验可以分成三类,第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的.后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子.无论哪种类型的t检验,都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的.\x0d若是单组设计,必须给出一个标准值或总体均值,同时,提供一组定量的观测结果,应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计,每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计,个体之间相互独立,两组资料均取自正态分布的总体,并满足方差齐性.之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法.\x0d值得注意的是,方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的,即正态性和方差齐性.\x0dt检验是目前医学研究中使用频率最高,医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法.t检验得到如此广泛的应用,究其原因,不外乎以下几点：现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求,研究结论需要统计学支持；传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍,使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法；t检验方法简单,其结果便于解释.简单、熟悉加上外界的要求,促成了t检验的流行.但是,由于某些人对该方法理解得不全面,导致在应用过程中出现不少问题,有些甚至是非常严重的错误,直接影响到结论的可靠性.将这些问题归类,可大致概括为以下两种情况：不考虑t检验的应用前提,对两组的比较一律用t检验；将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计,多次用t检验进行均值之间的两两比较.以上两种情况,均不同程度地增加了得出错误结论的风险.而且,在实验因素的个数大于等于2时,无法研究实验因素之间的交互作用的大小.

t检验与f检验的区别？

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。

t检验和f检验的区别 t检验和f检验的区别

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