方差分析(anova)和t检验(t-test)的区别

方差分析与T检验...

方差分析与T检验

T检验，有时称为学生T检验，当你想比较两组的平均数，看他们是否彼此不同时进行。它主要用于当一个随机分配是给定的，只有两个，不超过两个，集比较。在进行T检验时，需要满足一些条件，这样才能得到准确的结果。主要假设是要收集的总体数据是正态分布的，并且您正在比较总体的相等方差。T检验主要有两种类型：独立测量T检验和配对T检验，也称为依赖T检验或配对T检验。

当比较两个不匹配的样本对，或者样本是独立的时，使用独立T检验。然而，当给定的样本成对出现时，使用第二种类型，配对T检验。例如，要在比较前后进行测量。如果你有两个以上的样本，那么应该使用方差分析测试。通过进行多个T检验，可以区分两个以上的平均数，但犯错误的可能性很大，因此得出不准确结果的可能性更大。

方差分析是方差分析的常用术语。它是一种分析分类因素影响的技术。只要有两个以上的组，就使用这个测试。它们基本上也类似于T检验，但是，如上所述，当你有两个以上的组时，它们将被使用。方差分析检验使用方差来知道均值是否相等。在进行方差分析测试之前，你应该先完成基本假设。第一个假设是，要使用的每个样本都是独立选择的，并且是随机的。第二，假设你所采集的样本是正态的，并且有相等的标准差。

有四种类型的方差分析测试。第一个是单因素方差分析。只有在只有一个分类因子的情况下，才可以使用这种方差分析。第二个是多因素方差分析，当分类因素多于一个时使用。估计了各因素之间的相互作用和主要影响。第三类方差分析是方差分量分析。这种类型的方差分析是在多因素和层次性安排的情况下使用的。此测试的主要目标是了解您在每个级别引入的流程可变性的百分比。第四种也是最后一种方法是一般线性模型。如果你的因子是嵌套的和交叉的，那么有些因子是随机的，有些是固定的。当两个因素都是定量的和分类的时，使用这个测试。

总结：

1.方差分析有四种类型，即：单因素方差分析、多因素方差分析、方差分量分析和一般线性模型。T检验只有两种类型：独立测量T检验和配对T检验，也称为依赖T检验或配对T检验。2.T检验仅在只有两组进行比较时进行。另一方面，方差分析检验基本上和T检验一样，但它是为两个以上的组设计的。3.在进行这两个检验之前，需要完成一些条件。对于T检验，要收集的总体数据应该是正态分布的，并且您正在比较总体的相等方差。而对于方差分析，将要使用的样本是独立和随机选择的。你还应该假设你所采集的样本是正态的，并且有相等的标准差。

发表于 2021-06-23 15:51
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分类：通用

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