z检验(z-test)和t检验(t-test)的区别

当涉及到统计分析时，您可以使用一些不同的测试来确定您的数据是否反映了真正的差异。在这篇博客文章中，我们将比较z检验和t检验，并解释每种检验何时最合适。通过了解这两种测试之间的差异，您将能够更好地为数据集选择正确的测试！...

当涉及到统计分析时，您可以使用一些不同的测试来确定您的数据是否反映了真正的差异。在这篇博客文章中，我们将比较z检验和t检验，并解释每种检验何时最合适。通过了解这两种测试之间的差异，您将能够更好地为数据集选择正确的测试！

什么是z检验(z-test)？

Z检验是一种统计检验，用于确定两个总体样本是否彼此不同。当两个总体具有正态分布且两个总体的方差已知时，使用Z检验。当样本量较大时，也使用Z检验。Z检验可用于检验均值、比例或方差的差异。Z检验基于Z统计，这是两种总体均值之间差异的标准化版本。Z统计量是正态分布的，因此Z检验可以用来检验关于总体均值的假设。Z检验也可用于比较两种人口比例。Z检验可用于检验两个群体之间的方差差异。Z检验的零假设是两个总体均值相等，两个总体比例相等，或者两个总体方差相等。如果否定了零假设，那么有证据表明这两个种群是不同的。

什么是t检验(a t-test)？

T检验是用于比较两组平均值的统计检验。T检验可用于比较连续数据和分类数据。T-Test也被称为学生T-Test，因为它是由William Sealy Gosset于1908年开发的。T检验用于确定两组之间是否存在显著差异。T检验的无效假设是两组之间没有差异。如果T检验显示两组之间存在显著差异，则否定零假设。

z检验(z-test)和t检验(t-test)的区别

Z检验和T检验都是统计检验，用于比较两个群体的平均值。当总体标准偏差已知时使用Z检验，而当总体标准差未知时使用T检验。两种测试都可用于比较两个独立样本或两个配对样本。当样本量较大时通常使用Z检验，而当样本量较小时通常使用T检验。在决定使用哪种测试时，统计学家必须同时考虑数据类型和样本量。Z-Test和T-Test都是比较手段的有力工具，但它们都有各自的优势和劣势。

结论

总之，Z检验是用于检验两组数据是否来自不同人群的统计数据。T检验是用于检验两个样本是否来自同一人群的统计数据。这两种测试在统计学中都很重要，了解它们之间的差异很重要，这样你就可以根据自己的需要选择合适的测试。

  • 发表于 2023-01-26 18:31
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  • 分类：科学

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