【单选题】两样本均数比较t检验和Z检验主要差别是

【单选题】两样本均数比较t检验和Z检验主要差别是

t检验和z检验的区别? -
z-test和t-test都是用于对样本均值进行假设检验的统计方法，但它们在不同情况下使用的前提条件和计算方式上有所不同。z-test通常用于样本容量较大（一般大于30）、总体标准差已知的情况下。z-test基于正态分布理论，通过计算样本均值与总体均值的标准误差之比（也称z-score），进而得到样本与总体均值差异还有呢？
t检验与z检验的区别：1、z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；2、t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；3、z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布有帮助请点赞。
z检验和t检验的区别是什么? -
1、定义不同：t检验的样本含量较小，总体标准差未知；z检验的样本含量较大，服从标准正态分布；2、应用范围不同：t检验的应用比z检验更广泛。当样本总体符合z分布时，取部分小样本也符合t分布；当样本总体符合t分布时，扩大样本量，数据将逐渐符合z分布。单侧检验与双侧检验区分单侧检验和双侧检验。
独立样本T检验：用于比较两个独立样本之间的均值差异。这种情况下有两组独立的样本数据，例如两组不同治疗方法的效果比较。T检验将计算两组样本的均值差异，并评估这种差异是否显著。配对样本T检验：用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。在这种情况下有同一组个体的两个相关样本，例如在治疗前后进行说完了。
求各位大侠告诉我怎么区分T检验和Z检验。 -
你好，T检验和Z检验还是有区别的。虽然已经过期的问题，但是为了不误导人，还是决定简单说明一下。Z检验是已知总体的均值(期望)和标准差时使用的，而T检验是已知总体的均值，不知道标准差的情况下使用的，当然，样本是随机抽取的，样本的标准差和均值均可以计算出来，但是总体的标准差计算需要用到总体的有帮助请点赞。
概念区别：T检验，亦称student检验(Student's test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。区别一：z检验适用于变量符合z分布是什么。
【系列】统计基础(2)简单理解t检验与z检验 -
这时候就是我们p值登场的地方了，p值怎么理解，详见《p值等同于概率么》这篇文章。每一个t值都会有一个p值，p值越小，代表没有足够的理由去接受原假设。而t检验与z检验的不同就在于样本量与是否得知整体方差，t检验适用于小于30的样本量，不知道整体分布方差的情况，z检验反之。
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还有呢？

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