本文從什么是？有什么用？怎么用？以及注意事項？四個角度來介紹常用的幾種統計分析方法：T檢驗、F檢驗、卡方檢驗

一、T檢驗

（一）什么是T檢驗

T檢驗是一種適合小樣本的統計分析方法，通過比較不同數據的均值，研究兩組數據是否存在差異。

（二）T檢驗有什么用

1.單樣本T檢驗

用于比較一組數據與一個特定數值之間的差異情況。

2.配對樣本的T檢驗

用于檢驗有一定對應關系的樣本之間的差異情況，需要兩組樣本數相等。

常見的使用場景有：

①同一對象處理前后的對比（同一組人員采用同一種減肥方法前后的效果對比）；

②同一對象采用兩種方法檢驗的結果的對比（同一組人員分別服用兩種減肥藥后的效果對比）；

③配對的兩個對象分別接受兩種處理后的結果對比（兩組人員，按照體重進行配對，服用不同的減肥藥，對比服藥后的兩組人員的體重）。

3.獨立樣本的T檢驗

獨立樣本與配對樣本的不同之處在于獨立樣本T檢驗兩組數據的樣本個數可以不等。

（三）T檢驗怎么用

1.首先要明確檢驗的目的，是單樣本T檢驗、配對樣本的T檢驗還是獨立樣本的T檢驗。

2.進行正態性檢驗，獨立樣本需要進行方差齊性檢驗

3.選擇合適的檢驗方法進行檢驗

（四）T檢驗注意事項

1.無論哪種T檢驗、都要數據服從正態或者近似正態分布。正態性的檢驗方法有：正態圖、正態性檢驗、P-P圖/Q-Q圖等。

2.獨立樣本的T檢驗，除了要滿足正態性，還需要滿足方差齊性的前提條件。在方差齊性的情況下才可以使用T檢驗，如果方差不齊性，則應采用校正T檢驗。

二、F檢驗

（一）什么是F檢驗

方差分析就是對試驗數據進行分析，檢驗方差相等的多個正態總體均值是否相等，進而判斷各因素對試驗指標的影響是否顯著。其原理認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：實驗條件和隨機誤差。其思想為通過分析研究不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。

（二）F檢驗有什么用

1.單因素方差分析

適用于問卷數據和實驗數據，實驗中只有一個因素改變的樣本。判斷該因素對樣本的影響因素是否顯著。

2.雙因素方差分析

適用于實驗數據，實驗中有兩個因素改變的樣本。

3.多因素方差分析

適用于實驗數據，實驗中有多個因素改變的樣本。

（三）F檢驗怎么用

1.判斷數據類型

定性數據用卡方檢驗， t檢驗一般用來比較兩個總體的均值是否相同，而單因素方差分析可用于比較多個總體的均值是否相同。

2.確定方差分析的類型

確定實驗過程中有幾種因素發生了改變，如只有一組，則選擇單因素方差分析；如有兩組，則選擇雙因素方差分析；如有多組，則選擇多因素方差分析。

3.正態性檢驗

4.方差齊性檢驗

5.選擇合適的方法進行檢驗

6.事后多重比較

單因素方差分析如果呈現出顯著性，說明不同組別之間確實存在顯著的差異，事后多重比較可以得出出兩組間顯著差異的大小。

（四）F檢驗注意事項

1.方差分析用來分析定量數據的變化情況，可以比較2組或多組數據的差異。

2.方差分析要求樣本滿足正態分布

3.方差分析的前提是方差齊性

三、卡方檢驗

（一）什么是卡方檢驗

卡方檢驗是一種用途廣泛的分析定性數據差異性的方法。是一種通過頻數進行檢驗的方法。

（二）卡方檢驗有什么用

1.卡方優度檢驗

對一列數據進行統計檢驗，分析單個分類變量實際觀測的比例與期望的比例是否一致。

2.交叉表卡方

研究兩組分類變量的關系：如性別與看不看直播是否有關系。

3.配對卡方

研究實驗過程中，用不同方法檢測同一批人，看兩個方法的效果是否有顯著差異。

（三）卡方檢驗怎么用

1.確定卡方檢驗的類型

2.選用合適的方法進行卡方檢驗

（四）卡方檢驗注意事項

1.需要隨機樣本數據

2.理論頻數不能太小

總結

以上是生活随笔為你收集整理的卡方分布的期望和方差_T检验、F检验、卡方检验详细分析及应用场景总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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