方差分析和t檢驗有什麼區別？

單因素方差分析與配對樣本t檢驗有什麼區別？

1樓：汽車之路

1、適用條件不同。

單因素方差分析的適用條件：每個總體均服從正態分佈；每個總體的方差σ2相同；從每個總體中抽取的樣本相互獨立。

t檢驗的適用條件：已知乙個總體均數；可得到乙個樣本均數及該樣本標準差；樣本來自正態或近似正態總體。

2、檢驗原理不同。

t檢驗：用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

t檢驗的三種方法。

獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗功能上都是比較差異，而且均是比較兩個組別差異。但二者有著實質性區別，如果是比較不同性別，婚姻狀況（已婚和未婚）樣本對某變數的差異時，應該使用獨立樣本t檢驗。如果比較組別之間有配對關係時，只能使用配對樣本t檢驗。

另外獨立樣本t檢驗兩組樣本個數可以不相等，而配對樣本t檢驗的兩組樣本量需要完全相等，並且獨立樣本t檢驗與配對樣本t檢驗時在spss的資料放置格式不同。

t檢驗的第三種分析方法為單樣本t檢驗。比如問卷某題項選項表示為1分代表非常不滿意，2分代表比較不滿意，3分代表一般，4分代表比較滿意，5分代表非常滿意，當想分析樣本對此題項的態度是否有明顯的傾向，比如明顯高於3分或者明顯低於3分時，即可以使用單樣本t檢驗。

2樓：人生寥寥鍾情幾人

方拆扮差分析和t檢驗都是用於比較兩組或多組資料的統計方法，但是它們的目的和方法不同。

方差分析（anova）是一種用於比較不同組別之間的平均數的統計方法，它假設資料是均等的，即每個組別的方差相等。如果資料不滿足這個假設，則需要進行校正，比如 games-howell 檢驗或 tukey-kramer 檢驗。方差分析通常用於比較不同組別之間的效遲御公升應大小或效應差異。

t檢驗是一種用於比較兩個組別的平均數的統計方法，它假設資料是正態分佈的。如果資料不滿足這個假設，則需要進行校正，比如薄暮檢驗（校正t檢驗）或z檢驗。t檢驗通常用於比較兩個碼老組別的差異是否存在。

因此，方差分析和t檢驗的主要區別在於資料假設的不同。方差分析用於比較不同組別之間的平均數，而t檢驗用於比較兩個組別的平均數。