f检验与t检验的区别与联系(f检验与t检验有什么不同)

关于f检验与t检验的区别与联系，f检验与t检验有什么不同这个很多人还不知道，今天欣欣来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

1、1，T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。

2、通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabilitydistribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。

3、倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无设nullhypothesis,Ho)。

4、相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。

5、F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。

6、统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。

7、2，统计学意义（P值或sig值）结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。

8、专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

9、p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

10、如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。

11、即设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

12、（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。

13、）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。