概率论:t检验

参考书目:《行为科学统计精要》(第八版)——弗雷德里克·J·格雷维特

回顾知识点:假设检验

假设检验的问题

Z分数假设检验需要知道总体方差,但是现实情况下总体方差很难得到,t检验就是指用样本方差代替总体方差进行假设检验的方法

对比Z分数和T统计量

Z分数

概率论:t检验_第1张图片

 T统计量

概率论:t检验_第2张图片

对比T统计量和Z分数可以发现,T统计量多了一个自由度的概念,因为用样本来近似代表整体,那么样本量大小必然会被考虑在公式中,样本量越大,自由度越高

T分布的形状受到自由度的影响,自由度越高,T分布越趋近于Z分布,自由度越低,T分布越发散

 

用t检验进行假设检验

总体来说,T检验的思路和步骤和假设检验基本一致,差别在于显著性水平下对拒绝域的计算方式会增加对自由度的考虑

  • 在正态分布表中找到Z分数和概率的关系
  • 在T分布表中找到T统计量和概率的关系(如下图)

独立样本T检验

之前的假设检验都是判断样本和总体之间是否存在显著差异,那么如果对两个样本集分别进行不同的处理,如何评估这两组实验结果是否有显著差异,就要用到独立样本T检验

对比单样本t检验和独立样本t检验下,计算t统计量的差异

概率论:t检验_第3张图片

 其他检验过程和思路和单样本t检验大致相同,此处不赘述

你可能感兴趣的:(分析师软实力,概率论)