1、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法,它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
2、T检验,亦称student t检验(Student's t test),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。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。
扩展资料
注意的问题:
1、做假设检验之前,应注意资料本身是否有可比性。
2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。
5、当检验结果为拒绝无效假设时,应注意有发生I类错误的可能性,即错误地拒绝了本身成立的H0,发生这种错误的可能性预先是知道的,即检验水准那么大。
当检验结果为不拒绝无效假设时,应注意有发生II类错误的可能性,即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0,发生这种错误的可能性预先是不知道的,但与样本含量和I类错误的大小有关系。
6、判断结论时不能绝对化,应注意无论接受或拒绝检验假设,都有判断错误的可能性。
7、报告结论时是应注意说明所用的统计量,检验的单双侧及P值的确切范围。
参考资料来源:百度百科-卡方检验
参考资料来源:百度百科-t检验
参考资料来源:百度百科-假设检验
X数据类型 X组别 Y类型 分析方法
定类 2组或者多组 定量 方差
定类 仅仅2组 定量 T检验
定类 2组或者多组 定类 卡方检验
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卡方检验是对两个或两个以上样本率(构成比)进行差别比较的统计方法。
T检验,主要是用于小样本(样本容量小于30)的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著。 T检验的适用条件:正态分布资料。
你是要做什么统计呢??
我只知道卡方分布和t分布,概率统计课上学过,至于有什么用,不知道了