?T检验、Z检验与卡方检验的主要区别在于它们的应用场景、统计量和假设条件不同。?
T检验主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布情况。T检验的目的是比较样本均数与总体均数或两组样本均数之间的差异是否显著。T检验的适用条件包括:
已知一个总体均数;
能够得到一个样本均数及该样本标准差;
样本是来自正态或近似正态总体?。
Z检验通常用于大样本(即样本容量>30)平均值差异性检验。Z检验使用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。Z检验的步骤包括:
建立假设H0:μ1 = μ2,即先假定两个平均数之间没有显著差异;
比较样本均值和总体均值;
对计算所得Z值与理论Z值进行比较,推断发生的概率,依据Z值与差异显著性关系表作出判断?。
卡方检验是一种非参数检验方法,主要用于比较两个及两个以上样本率或分类变量的关联性分析。卡方检验的适用场景包括:
比较实际观测值与理论推断值之间的偏离程度;
分析两个分类变量的关联性;
检验男性或女性对线上购物行为的差异等?。