T 检验与卡方检验有什么区别？

t 检验通常根据正态分布的数值数据比较两组的平均值。 另一方面，卡方检验检查两个分类变量之间的关联，将观察到的频率与预期频率进行比较。

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T 检验与卡方检验基础知识

当涉及到统计检验时， t检验 和 卡方检验 是最常用的两种方法。它们在分析数据、支持假设和做出明智决策方面发挥着至关重要的作用。然而，我们如何区分这两者？什么时候适合对样本使用 t 检验？ 卡方 检验和卡方检验有什么区别？最后，我们将介绍“t 检验与卡方检验”的基础知识，并阐明它们的用法和区别。

t 检验是一种统计分析，有助于确定两组均值之间是否存在显着差异。 该分析假设收集的数据遵循正态分布。 当数据集彼此相关时经常使用它。

这款 卡方检验 是一种统计分析，用于检查样本中两个分类变量之间是否存在显着关系。 它通过将交叉表的每个类别中观察到的频率与我们偶然预期的频率进行比较来实现这一点。

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亮点

• t 检验确定两组的平均值是否显着不同。
• 卡方检验检查两个分类变量之间是否存在关系。
• T 检验要求数据满足以下假设：正态分布、方差同质性以及测量的区间或比率水平。
• 卡方检验假设变量是分类的，数据是随机样本，并且每个单元格的预期频率为 5 或更多。

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t 检验：理论与应用

这款 t检验 是由吉尼斯啤酒公司工作的化学家威廉·西利·戈塞特（William Sealy Gosset）开发的，他在“学生”下写道。 t 检验是一种假设检验工具，它使用统计检查根据样本数据做出决定。 它告诉我们两组平均值之间的差异是否具有统计显着性。

t 检验要求数据满足某些假设：数据的正态分布、方差的同质性以及测量的区间或比率水平。 它具有很强的适应性，根据所检查数据的性质和要求，可以使用不同类型的 t 检验，例如独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和单样本 t 检验。

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卡方检验：目的和应用

与 t 检验不同， 卡方检验 是一个 非参数 研究分类变量之间关系的方法。卡方检验由卡尔·皮尔逊发明，用于测量预期与实际观察数据的比较情况。它通常用于假设检验，计算卡方统计量并将其与卡方分布中的临界值进行比较。

卡方检验也需要某些假设。 首先，它假设变量是分类的，数据是代表总体的随机样本，并且每个列联表单元格的预期频率为 5 或更多。

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对比 t 检验和卡方

现在我们已经对这个有了基本的了解 t检验 和 卡方检验 让我们深入研究一下关键的区别。 两者之间的主要区别之一在于它们的应用。 t 检验比较平均值并需要数值数据，而卡方检验则比较分类数据。

另一个区别是它们的数据要求。 T 检验假设正态分布和等方差，而卡方检验没有这些假设。 因此，测试的选择在很大程度上取决于您正在使用的数据的性质和类型以及您想要回答的研究问题。

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在 T 检验和卡方之间进行选择

之间进行选择 t检验 和 卡方检验 通常看起来令人畏惧，但可以通过提出正确的问题来简化。 您正在使用什么类型的数据？ 你的研究问题是什么？ 您想了解或证明什么？

如果您比较两组之间的平均值并且您的数据是数值且呈正态分布，那么 t 检验就是您的首选。 另一方面，如果您正在研究分类变量之间的关系，那么卡方检验更合适。 每个检验都有其优点，“t 检验与卡方检验”之间的选择在很大程度上取决于您研究的核心和手头的数据。

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