主题:【分享】统计学各种检验的区别

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?统计学各种检验方法的区别

统计学中存在多种检验方法,每种方法都有其特定的假设条件和适用范围。以下是几种常见的统计检验方法及其区别:

t检验

  • ?单样本t检验?:用于比较单个样本的均值与总体均值是否有显著差异。
  • ?双样本t检验?:用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
  • ?配对t检验?:用于比较两个相关样本(配对设计)的均值是否有显著差异。


?方差分析(ANOVA)

  • ?单因素ANOVA?:用于比较三个或更多个独立样本的均值是否至少有一个显著不同。
  • ?多因素ANOVA?:用于比较两个或更多个因素对样本均值的影响,考虑因素之间的交互作用。
  • ?回归ANOVA?:用于评估一个或多个自变量对因变量的影响。


?卡方检验

  • ?单样本卡方检验?:用于检验单个样本的频数分布是否符合某种理论分布。
  • ?双样本卡方检验?:用于比较两个独立样本的频数分布是否相同。
  • ?配对卡方检验?:用于比较两个相关样本(配对设计)的频数分布是否相同。


非参数检验



相关性和回归分析

  • ?皮尔逊相关系数?:用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度。
  • ?斯皮尔曼等级相关系数?:用于衡量两个等级变量之间的单调关系强度。
  • ?线性回归?:用于建立一个或多个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。
  • ?Logistic回归?:用于建立一个或多个自变量和一个二分类因变量之间的概率模型。
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