t检验与f检验的区别？
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发布时间：2022-04-20 10:18
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懂视网
时间：2022-04-20 14:40
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 < 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。
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时间：2022-04-20 11:48
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
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时间：2022-04-20 13:06
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
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时间：2022-04-20 14:40
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
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时间：2022-04-20 16:32
t检验是对于单个变量进行显著性，检验该变量独自对被解释变量的影响
f检验是检验回归模型的显著意义，即所有解释变量联合起来对被解释变量的影响。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对可决系数的显著性检验。
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时间：2022-04-20 18:40
t检验是检查两组均值的差异
而F检验是检查多组均值之间的差异
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时间：2022-04-20 21:04
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。
