t检验与z检验的区别 概念62616964757a686964616fe58685e5aeb931333365663465区别：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），总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；区别三：z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布逐渐逼近z分布的特点，t检验的运用要比z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时z检验不适用。SPSS里面只有t检验，没有z检验的功能模块。拓展资料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。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物。
参数检验和非参数检验是什么意思 参数检验是针对参数做2113的假设，非5261参数检验是针对总体分布情4102况做的假设，这个1653是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。参数检验和非参数检验的本质区别：1.参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。2.参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。扩展资料：参数检验与非参数检验的优缺点。1）参数检验：优点是符合条件时，检验效率高；其缺点是对资料要求严格，如等级数据、非确定数据（＞50mg）不能使用参数检验，而且要求资料的分布型已知和总体方差相等。2）非参数检验：优点是应用范围广、简便、易掌握；缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验，则检验效率低于参数检验。如无效假设是正确的，非参数法与参数法一样好，但如果无效假设是错误的，则非参数检验效果较差，如需检验出同样大小的差异的差异往往需要较多的资料。另一点是非参数检验统计量是近似服从某一部分，检验的界值表也。
正态分布中什么是1 sigma原则，2sigma原则，3sigma原则 σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。三σ原则即为：数值分布在（μ—σ，μ+σ)中的概率为0。.
