z-检验(z-test)和t检验(t-test)的区别

Z检验与T检验...

Z检验与T检验

有时,测量每一件物品是不实际的。这就是为什么我们发展和使用统计方法来解决问题。A.有些方法通过比较来检验假设。两个更为人熟知的统计假设检验是T检验和Z检验。让我们试着把两者分开。

T检验是一种统计假设检验。在这种检验中,如果零假设成立,检验统计量遵循学生的T分布。T统计量是由W.S.Gossett以笔名“Student”引入的。T检验也被称为“学生T检验”。T检验很可能是假设检验中最常用的统计数据分析方法,因为它简单易用。此外,它是灵活的,适应范围广泛的情况。

有各种T检验和两个最常用的测试是一个样本和配对样本T检验。单样本T检验用于比较样本均值与已知总体均值。另一方面,两个样本T检验用于比较独立样本或依赖样本。

如果样本量有限(n<30)只要变量近似正态分布,两组得分的变化不存在可靠差异。如果你不知道总体的标准差,这也是很好的。如果标准差已知,那么最好使用另一种统计检验,即Z检验。Z检验也用于比较样本和总体均值,以了解它们之间是否存在显著差异。Z检验总是使用正态分布,如果已知标准差,也可以理想地应用。Z另外,用T检验等其他统计检验代替。Z检验通常应用于大样本(n>30). TT检验中可能出现波动,Z检验中不存在样本方差。正因为如此,两种测试结果都有差异。

总结:

1.Z检验是一种服从正态分布的统计假设检验,T检验服从学生的T分布。处理小样本时,T检验是合适的(n<A.30).3. T此外,T检验有许多方法可以满足任何需要。T已知标准偏差时,Z检验比T检验更可取。

  • 发表于 2021-06-22 18:56
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  • 分类:通用

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