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统计学各种检验的区别

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2024/10/30

综合仪器讨论

?统计学各种检验方法的区别

统计学中存在多种检验方法，每种方法都有其特定的假设条件和适用范围。以下是几种常见的统计检验方法及其区别：

t检验
- ?单样本t检验?：用于比较单个样本的均值与总体均值是否有显著差异。
- ?双样本t检验?：用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
- ?配对t检验?：用于比较两个相关样本（配对设计）的均值是否有显著差异。
?方差分析（ANOVA）
- ?单因素ANOVA?：用于比较三个或更多个独立样本的均值是否至少有一个显著不同。
- ?多因素ANOVA?：用于比较两个或更多个因素对样本均值的影响，考虑因素之间的交互作用。
- ?回归ANOVA?：用于评估一个或多个自变量对因变量的影响。
?卡方检验
- ?单样本卡方检验?：用于检验单个样本的频数分布是否符合某种理论分布。
- ?双样本卡方检验?：用于比较两个独立样本的频数分布是否相同。
- ?配对卡方检验?：用于比较两个相关样本（配对设计）的频数分布是否相同。
非参数检验
- ??Wilcoxon符号秩检验?：当数据不满足正态分布或等方差性时，用于替代配对t检验。
- ??Mann-Whitney U检验?：当数据不满足正态分布或等方差性时，用于替代双样本t检验。
- ??Kruskal-Wallis H检验?：当数据不满足正态分布或等方差性时，用于替代单因素ANOVA。
相关性和回归分析
- ?皮尔逊相关系数?：用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度。
- ?斯皮尔曼等级相关系数?：用于衡量两个等级变量之间的单调关系强度。
- ?线性回归?：用于建立一个或多个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。
- ?Logistic回归?：用于建立一个或多个自变量和一个二分类因变量之间的概率模型。

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