t 检验与 z 检验是假设检验，用于确定两组或总体的平均值之间是否存在显着差异。对于小样本 (n < 30) 或总体方差未知时使用 t 检验；当总体方差已知且样本量较大 (n > 30) 时，使用 z 检验。 z 检验不经常使用，因为在大多数情况下了解总体方差很少或几乎不可能。

---

介绍

In 数据分析，选择适当的测试之间 t 检验与 z 检验 对于获得准确可靠的结果至关重要。两者都充当 假设检验 评估两个不同群体或总体的平均值之间是否存在显着差异。这 t检验 当总体方差未知或样本量较小 (n < 30) 时使用。 与此同时， z检验 当总体方差 (σ2) 已知且样本量较大 (n > 30) 时应用。了解何时使用每个测试及其重要性有助于确保 合法性 您的结论并支持数据驱动的决策过程。

---

亮点

• T检验 用于当总体方差未知或样本量较小（n < 30）时。
• 当总体方差已知且样本量较大 (n > 30) 时，使用 Z 检验。
• 关于总体方差的知识很少，因此 z 检验很少适用。
• T 检验采用学生 t 分布，而 z 检验使用标准正态分布。
• 两种检验都要求观察的独立性和数据/残差的正态性。

---

应用 T 检验与 Z 检验的假设

t 检验和 z 检验都是假设检验，用于评估两组或总体的平均值之间是否存在显着差异。

为了准确应用这些测试，必须确保观察的独立性，这意味着一项观察不会影响另一项观察。

数据或残差的正态性意味着数据或残差服从正态分布。

这些假设对于从 t 检验和 z 检验分析中获得可靠且有效的结果至关重要。

---

T 检验与 Z 检验中使用的分布

t 检验采用学生 t 分布，它比 z 检验使用的标准正态分布更具适应性并且具有更厚的尾部。

随着样本量的增加，t 分布将收敛于标准正态分布。

---

总结

在 t 检验与 z 检验之间选择适当的检验对于准确的数据分析至关重要。 通过考虑数据的假设和条件，您可以就使用哪种测试做出明智的决定。

这里有一些 方针 帮助您做出正确的选择：

1. 如果总体方差未知或样本量较小 (n < 30)，请选择 t 检验。 该检验更适合数据有限且总体方差未知的情况，因为它采用学生 t 分布。

2. 如果总体方差已知且样本量较大 (n > 30)，请使用 z 检验。 z 检验依赖于标准正态分布，因此适用于总体方差已知且样本量足够大的情况。

	T检验	Z检验
人口差异	不明	已知的
样本大小	小 (n < 30)	大型 (n > 30)
配电系统	学生的 t 分布	标准正态分布
假设	观察的独立性、数据/残差的正态性	观察的独立性、数据/残差的正态性
适用性	数据有限或总体方差未知	已知总体方差和大样本量

请注意，z 检验并不常用，因为了解总体方差的情况并不常见，而这在大多数情况下几乎是不可能的。

---

推荐文章

准备好扩展您的知识了吗？ 请查看我们的博客以获取更多相关文章，并加深您对这些重要统计测试的理解。 利用这个机会增强您的数据分析技能并推动更明智的决策。 现在读！

• APA 风格的 T 测试报告：分步指南​
• 学生 T 测试：不要忽视这些秘密
• 什么是 T 统计量？ 掌握基础知识
• T 检验与 Z 检验：主要区别 （故事）
• 尾部测试 – 概述 （外部链接）
• 缺乏证据并不等于不存在的证据 （故事）
• T 检验与卡方检验有什么区别？
• 学生数据分析中的T检验：全面探索
• 方差分析和 T 检验：了解差异以及何时使用它们

---

常见问题解答：T 检验与 Z 检验