卡方检验、T检验+F检验、方差分析、Z检验

卡方检验、T检验+F检验、方差分析、Z检验

t分布、 z分布、卡方检验各适用什么情况?？
一🙃-——🐒🐜、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🎗_🐘。主要用于样本含量较小（例如n < 30）🥅_——🐤🌖，总体标准差σ未知的正态分布二😉🐫-🌧、z检验的适用条件🐼🐗——-♠🐗：随机变量服从或近似服从正态分布🍂|-🐭🌩，z作为检验统计量与X的均值是等价的🦜🌟_-🌒，且计算z的分位数或查相应的说完了🐙|😑🐷。
t检验与z检验相似🦡_🦇，t检验不需要知道总体方差🦃——-*，它用样本方差替代总体方差😛🧧-|🐗，得到的统计量服从t分布.实践应用中🐹_🦃🐋，t检验比z检验常用🥋_🐟，因为不容易知道总体的方差.t检验来源于戈斯特的笔名student.f检验主要用于方差分析🔮|——*🎋，方差分析中🎫_🤪🤐，组间均方比上组内均方服从F分布*🪢——-🐱🏏，它是为了纪念费雪（此人对统计学贡献巨大）卡方检希望你能满意🦗——-🪢*。
t分布f分布和卡方分布是什么??？
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✨——|🐈‍⬛。
五🥀🦓-|🦖🀄、方差分析方差分析又称“变异数分析”或“F检验”🌱——-🐖，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验🦍——|🎖。使用条件包括🎴🐖_|😟😾：各样本须是相互独立的随机样本😚🌕_🐆🎎；各样本来自正态分布总体🙊_🐵🎮；各总体方差相等☁️|——😏🎎。根据所分析的试验因素个数多少😻🎴-🦀，可分为🌺🎖-_🦏🐇：单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了希望你能满意🐲-🕸*。
R绘图:生物学常用统计t检验?？
备注🦙🍂_🐆😆：本部分内容分五块🐟🐜-|🦆：主要描述T检验🙉🦈_-🌺、F检验🪁🤧_|🌿🪄、卡方检验（χ^{2} 检验）🐝🌲——|🌚，μ检验（又称Z检验）🌺😧_🦙🌞，方差分析🦊|——🦃🐏。其中T检验主要应用于小样本资料😓|*，F检验主要对于方差齐性或方差同质性进行检验🦐|🤕😬，卡方检验主要应用于适合性检验👻🏅————🌞、独立性检验和方差同质性检验🎎🎯-🐑，μ检验主要应用于大样本资料或方差已知的资料🌕|🐹，..
多样本下分布自由度（m-1🌎_🔮🎖，n-1）F分布就是方差分析🍃-🌸。还可以得出一元线性回归的t检验的平方为F检验🤩_🦏，并与F的方差分析等价🐔——-🐤。多元线性回归就是多因素方差分析等价🌴🐡——*。n足够大是z或者u检验🦌🐈——-🪆，或🪴⛈——☹️🌵，t检验自由度n-1足够大t=u是一样的为正态分布🦎🎰——🥎🦇、🥀🧧-😁，n不够大就服从t检验🦗🎆-_🤗，卡方检验是对标准误的平方检验🐋🦟|🎆，..
SPSS如何判断显著性??？
差异研究通常包括以下几类分析方法🌔🐬|🎋，分别是方差分析🐯|🌥😅、t 检验和卡方检验🐑_🌱。这三个分析方法的异同点如下☺️-🌹👽：其实核心的区别在于😓🎴||🐟：数据类型不一样🦅-🎲。如果是定类和定类🧸|🐭🐙，此时应该使用卡方分析*🌹——🐷；如果是定类和定量🦀_🐏，此时应该使用方差或者t 检验🐭——⚾🦔。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个类别比如有帮助请点赞✨🦎--🦊。
计量资料的假设检验🎭🥈_🎋*：t检验🙈🐵——|🧵、F检验(方差分析)🪢_😥🤒、Z检验🦅🐉-|🦭、秩和检验(Wilcoxon秩和检验👺||😺🦠、H检验😲🦎——|🐪、Friedman检验)等🦖🪲_♣🐰。计数资料的假设检验🏒-_🪡：卡方检验🦄_♦😶、Z检验(瑞麟疑问🌷--🦠*：z检验即u检验？) 等级资料的假设检验🎍🦘--🏉：秩和检验(Wilcoxon秩和检验🦌🎽_——🐝🦑、H检验🎍🐪_——🌓😅、Friedman检验) 单个自变量资料 两个或以上自变量资料 两组比较😯🐰-🐿：t检验🦈🌴-——🦠😯、u检等我继续说🏓🐊-|🌚🐍。

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