如何区分三种t检验
t检验的类型
- 单样本t检验（一般样本含量小于30选用）
- 双个样本的t检验
- 下面两者进行比较有点像长数据和宽数据的区别
- 独立样本t检验
- 案例：比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异，可采用独立样本T检验进行分析。和下面的配对进行区分。数量不同的 男性和女性 运用场景上
- 定量X与定类Y的关系，如果X和Y都为定类数据则使用卡方检验，对比的展开类似长数据，两组数据
- 配对样本t检验
- 强调配对 配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同；样本先后的顺序是一一对应的。对照组-实验组
- 定量1与定量2的关系 ，对比的展开类似于宽数据，一一对应的关系
- 然后单个样本和总体的均值，这种情况只能用单样本t检验
- 所以现在需要进行区分的就是独立t检验 和配对t检验了
补充：F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。在做独立双样本 T 检验之前需要对方差齐性进行检验，此时，我们就需要用到 F 检验（方差分析）
参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636037420591254317&wfr=spider&for=pc
