统计学中的t检验 、f检验、卡方检验、K-S检验、K-W检验及相关案例
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发布时间：2024-10-23 20:02
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时间：2024-11-05 17:51
t检验，用于比较样本间是否存在显著差异，常见于小样本定量数据（n＜30），需满足正态分布和方差未知的假设。独立样本t检验检验两组均值，配对样本t检验则用于处理有对应关系的两组数据，如前后对比或两种方法对比。单样本t检验则是与已知总体均值的比较。
f检验则用于判断两个样本总体方差是否相等，适用于方差分析和线性回归的显著性检验，是t检验的前提条件检查。
卡方检验适用于定类数据，检验类别间的比例差异，如性别与直播观看行为的关系，或不同处理方法的效果对比。卡方检验通过比较实际频数与理论频数的偏离，判断差异是否显著。
Kruskal-Wallis检验，也称为克氏检验，是扩展到多组的非参数检验，适合非正态分布的均值或分布差异分析。
Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验则用于比较样本频率分布与理论分布的差异，适合于验证数据是否符合某种理论分布。
在实际应用中，例如验证矿泉水瓶容量，需要先检查数据的正态性和独立性，然后选择合适的检验方法，如单样本T检验或独立样本T检验，根据统计量或F值、卡方值等判断差异的显著性。这些检验工具帮助我们理解数据背后的信息，从而得出科学结论。
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