这篇文章给大家聊聊关于t检验和F检验一定靠谱吗，以及为什么不建议用t检验对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
本文目录
u检测和t检验的区别
t检验和u检验的适用条件联系紧密：
样本来自正态总体或近似正态总体；
两样本总体方差相等，即具有方差齐性。在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果亦不会有太大影响；
两组样本应相互独立。
u检验与t检验的区别是：
作用不同、适用条件不同以及应用不同。
一、作用不同
1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。
二、适用条件不同
u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。
三、应用不同
1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：应用领域于数理化学。
t检验原理及意义
原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
意义：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。
双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。
在统计分析中多组计量资料比较为什么不能用t检验
例如,有4个均数,两两组合数为C24=6,若用t检验做6次比较,且每次比较的检验水准为α=005,则每次比较不犯I类错误的概率为(1-005),6次均不犯I类错误的概率为(1-005)6,这时,总的检验水准变为1-(1-005)6=026,比005大多了。
因此,多组均数间的比较不能直接用两均数t检验的检验水准和标准误。多组均数之间的比较要采用方差分析(F检验),当方差分析结果为Pt检验和F检验一定靠谱吗
每个检查都不是百分百准确的，每种检查的重点不一样，得到的结果不一样，不能一概而论
关于本次t检验和F检验一定靠谱吗和为什么不建议用t检验的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
