t检验是用来干什么的,什么是T检验? _生活知道

1、什么是T检验?　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…

2、t检验是用来干什么的t检验是用于样本含量较?。ɡ鏽

3、t检验的作用是什么?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。
1、它与z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。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。
2、戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。

4、方差分析和t检验的区别与联系一、发明背景不同：
1、方差分析：
方差分析是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
2、t检验：
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。
二、应用不同：
1、方差分析：
【t检验是用来干什么的,什么是T检验?】方差分析主要用途是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，方差齐性检验。
2、t检验：
t检验主要应用于比较两个平均数的差异是否显著。
联系：
两者都要求比较的资料服从正态分布；而且两样本均数的比较及方差分析均要求比较组有相同的总体方差；配伍组比较的方差分析是配对比较t检验的推广，成组设计多个样本均数比较的方差分析是两样本均数比较t检验的推广；对于两个样本之间的比较，方差分析和t检验效果是相同的。
扩展资料
方差分析的基本原理：
1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb 。
2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw 。
t检验适用条件：
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。
参考资料来源：百度百科-方差分析
参考资料来源：百度百科-t检验
区别：方差分析又称“ 变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。T检验主要用于样本含量较?。ɡ鏽<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验只能用于两样本均数及样本均数与总体均数之间的比较。方差分析可以用于两样本及以上样本之间的比较。
联系：两者都要求比较的资料服从正态分布；而且两样本均数的比较及方差分析均要求比较组有相同的总体方差；配伍组比较的方差分析是配对比较t检验的推广，成组设计多个样本均数比较的方差分析是两样本均数比较t检验的推广；对于两个样本之间的比较，方差分析和t检验效果是相同的，且有：$sqrt(F)＝t$ 。
t检验：是假设检验的一种常用方法，当方差未知时，可以用来检验一个正态总体或两个正态总体的均值
检验假设问题，也可以用来检验成对数据的均值假设问题。具体内容可以参考《概率论与数理统计》。可
以用来判断两组数倨差异是否有显著意义，也就是结果有没有统计学意义。
方差分析：它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一，代表数据是否具有统计意义,
一般一组数据代表某个条件或因素,方差分析可以判断你选取的这个因素是否有意义,是不是影响因素
如果你做统计为了找到事物相关性,而方差结果显示数据无统计学差异,很可能代表实验失败或设计有问题
区别:方差分析:有两个以上样本数据时；t检验:比较两组样本均数时。
联系:方差分析和t检验都要求各组样本均数服从正态分布，各样本方差齐。
方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。

5、卡方检验和t检验分别是干吗用的,用于哪些情况啊?1、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
2、T检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较?。ɡ鏽<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。
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注意的问题：
1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。
2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。
5、当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大。
当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。
6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。
7、报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。
参考资料来源：百度百科-卡方检验
参考资料来源：百度百科-t检验
参考资料来源：百度百科-假设检验