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加拿大统计作业辅导之Z检验与T检验差异

作者：海马发布时间：2023-06-30 14:58:14

Z检验是一种统计假设，用于确定在有标准差且样本较大的情况下，两个样本的计算平均值是否不同。当标准差或方差不详时，T检验可以确定不同数据集的平均值有多大差异。

Z检验和T检验是两种涉及数据分析的统计方法，被用于科学、经济学和许多其他学科。T检验是基于T统计量的假设的单因素检验，其中平均值，已知的，人口的方差，即标准差，是从样本中近似得出的。另一方面Z检验也是一个基于标准正态分布的单变量检验。

一、Z检验与T检验主要差异

进行t检验的基本条件之一是，人口的标准差或方差是未知的。与此相反人口方差公式必须假定是已知的，或者在Z检验的情况下它是已知的。

如上所述，t检验是基于学生的t分布的。与此相反Z检验假定样本平均值的分布是正常的。正态分布和学生的t分布看起来是一样的，因为两者都有一个钟形的形式。并且是对称的。然而在一种情况下，它们的区别在于，t分布在中心的空间较小，而在尾部的空间较大。当样本量较大，即n>30时，可使用Z检验，而当样本量不大，即小，即n<30时，则适合使用t检验。

二、Z检验与T检验的用途

1. Z检验

Z检验公式，这是一种统计计算，可用于比较群体的平均值和样本的平均值。Z检验显示了样本平均数与数据集平均数的距离，以标准差计。 Z检验显示了样本平均数与数据集平均数的差距。Z检验将样本与群体进行比较，通常用于解决与大样本(即n>30)有关的问题。在大多数情况下，如果标准差是已知的，这个测试是非常有用的。

2.T检验

T检验也是可以用来检验假设的计算方法。然而它们对于确定两个独立样本组之间是否存在统计意义上的比较非常有用。换句话说T检验问的是2个组的平均数之间的比较是否不可能是随机的。通常情况下t检验更适合于样本量有限的问题(即n < 30)。

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