1樓：wuli小亮仔
1、卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
2、t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用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。
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注意的問題：
1、做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。
2、當差別有統計學意義時應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。
3、根據資料型別和特點選用正確的假設檢驗方法。
4、根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。
5、當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生i類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的h0，發生這種錯誤的可能性預先是知道的，即檢驗水準那麼大。
當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生ii類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的h0，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和i類錯誤的大小有關係。
6、判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。
7、報告結論時是應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及p值的確切範圍。
2樓：匿名使用者
x資料型別 x組別 y型別 分析方法定類 2組或者多組 定量 方差定類 僅僅2組 定量 t檢驗定類 2組或者多組 定類 卡方檢驗
3樓：我叫手心哦
卡方檢驗是對兩個或兩個以上樣本率（構成比）進行差別比較的統計方法。
t檢驗，主要是用於小樣本（樣本容量小於30）的兩個平均值差異程度的檢驗方法。它是用t分佈理論來推斷差異發生的概率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。 t檢驗的適用條件：
正態分佈資料。
你是要做什麼統計呢？？
4樓：調製解調
我只知道卡方分佈和t分佈，概率統計課上學過，至於有什麼用，不知道了
什麼時候用t檢驗什麼時候用卡方檢驗？
5樓：要要要長高
t檢驗適用於比較樣本均數與總體均數或者是兩組樣本均數之間的比較，適用條件是兩組樣本是隨機樣本（隨機性），來自正態分佈的總體（正態性），並要求兩組樣本的總體方差相等（方差齊性）。屬於引數檢驗。
而卡方檢驗適用於樣本率與總體率或者是樣本率與樣本率之間的比較。屬於非引數檢驗。
6樓：匿名使用者
身高、體重為計量資料，有計量單位，身高計量單位為cm(釐米)，體重的計量單位為kg(公斤)。
性別、血壓為計數資料，無計量單位，計算人數，男性有多少人，女性有多少人，a型血有多少人，b型血有多少人，......。
t檢驗用於計量資料，且要求資料服從正態分佈，兩獨立樣本均數比較時還要求兩總體方差。
什麼時候用t檢驗，z檢驗和卡方檢驗
7樓：更上百層樓
一、t檢驗的適用條件：已知一個總體均數；可得到一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。主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈
二、z檢驗的適用條件：隨機變數服從或近似服從正態分佈，z作為檢驗統計量與x的均值是等價的，且計算z的分位數或查相應的分佈表比較方便。通過比較由樣本觀測值得到的z的觀測值，可以判斷數學期望的顯著性，我們把這種利用服從標準正態分佈統計量的檢驗方法成為z檢驗.
8樓：墨汁諾
兩個定類變數用卡方檢驗
兩定序變數樣本大於30用z檢驗，
兩定序變數樣本小於等於30用t檢驗
t檢驗主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。t檢驗是用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。
統計學怎麼區分卡方檢驗和t檢驗
9樓：匿名使用者
計量資料採用均數±標準差，計數資料以頻數表示。計量資料組間比較採用獨立樣本t檢驗；
計數資料主要採用x2檢驗
求助：t檢驗還是卡方檢驗
10樓：匿名使用者
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求教：卡方檢驗應該用在這嗎？
11樓：匿名使用者
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