卡方检验和t检验区别(卡方检验,t检验,方差分析)

卡方检验,t检验,方差分析

u检验（总体均值，总体方差已知的情况下使用）， u检验，又称为z检验，是基于正态分布的检验。U检验：检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，

卡方检验（总体均值未知，单个正态总体的卡方检验，卡方检验的目标是为了检验样本的总体是否符合某种分布）

卡方检验：主要用于等级资料 。

卡方检验和t检验

一般情况下分类变量用卡方检验，连续性变量用t检验或者u检验。小样本n<50时，通常是t检验，大样本用u检验。

卡方检验,t检验,方差分析作用

t检验自由度的计算公式是：样本量（n）减去约束条件的个数，即自由度 = n - 约束条件个数。例如，进行t检验，如果样本有20个，但是已知平均值为10，则只有19个自由度（20-1）。因为平均值为10已经确定，相当于有了一个约束条件。自由度越大，t值越小，代表着接受原假设的可能性越大。自由度是统计学中一个非常重要的概念，其大小可以影响到统计结果的显著性以及结果的可靠性。在进行t检验、卡方检验、方差分析等常用的假设检验中，自由度都是一个重要的指标。因此，在进行统计分析时，计算自由度是必不可少的一步。

卡方检验与t检验有何区别与联系

答：定量资料用t检验，定性资料用卡方检验。

卡方分析和t检验

这就是卡方检验的局限性之一，随着样本越大,卡方值往往会相应增大,任何细微的差异都可能导致统计上的显著，所以一般在报告卡方检验结果说明有统计学意义时,还应当通过行列表的关联性分析给出两变量的密切程度（列联系数考虑了样本量），综合判断。当然肯定还要根据情况分析是否符合实际意义。其实不光是卡方检验，就是方差分析，t检验也会有这种局限性，所以说数据分析时，机器实现为次，自己的统计素养才是王道。

卡方检验,t检验,方差分析,kappa区别

原理：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。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

如果待检验的两个样本均值差异较小，那么t值也就较小，说明两样本均值不存在显著差异；相反，t值越大，说明两样本均值之间差异越显著。

SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值，如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α，则拒绝原假设，认为两总体均值之间存在显著差异；相反，显著性概率值P大于显著性水平α，则不拒绝原假设，认为两总体均值之间不存在显著差异

卡方检验中的t

t检验公式：t=(x-μ0)/S/√n，t检验亦称student 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。它与f检验、卡方检验并列。t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。

卡方检验 t检验 方差检验

前提假设略去不写(请自己查书)，简单的说，

t分布用于检验均值是否不同。

F分布用于检验方差是否不同。

卡方分布主要用于检验样本是否偏离了期望，例如偏离了期望的分布(拟合优度检验)，期望的比例(列联表)等。

t检验和F检验只能使用连续数据(定量数据)。

卡方检验既可以使用连续数据，也可以使用离散数据(频数)，也可以用于对数似然值。但计算公式不同。

三者都可以用于回归方程系数的检验。

t统计量的平方就等价于F统计量。

大样本时，t检验就等价于Z检验，其平方等效于卡方统计量(在logistic回归中有这两种表示法)。

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补充: 两个卡方统计量除以各自自由度后再相除，就等于F统计量。

卡方检验,t检验,方差分析区别

f方差我就不说了下面说说方差的显著吧， 方差的显著性检验分为两种情况：一个是样本方差与总体方差差异的检验，用卡方检验；另一个两个样本方差差异性的检验，用F检验。 而显著性检验分两种情况：（1）样本相关系数与总体相关系数差异的显著性检验，在总体相关为零的假设下，用t检验；在总体相关不为零的假设下，将相关系数做正态性转换然后用Z检验；（2）两个样本相关系数差异性的检验，在两个样本相互独立时，用Z检验，当两个相关系数由同一组被试算得，用t检验。 希望我的答案能给您一些帮助