求方差分析与两样本T检验 区别

方差分析与两样本T检验。

1。首先能够看到方差分析（ANOVA）包含两样本T检验，把两样本T检验做为本身的特例。
由于ANOVA能够比较多个整体的均值，固然包含两个整体做为特例。实际上，T的平方就是F统计量（m个自由度的T分布之平方恰为自由度为（1，m）的F 分布。所以，这时候两者检验效果彻底相同。T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同：

1）各个组的样本数据内部要相互独立，
2）各组皆要正态分布
3）各整体的方差相等。
上述这3个条件彻底相同。

2。若是说要指出差异，则区别仅在下列一点上：

用ANOVA检验两整体均值相等性时，只限于这样的双侧检验问题，即：
H0：mu1=MU2  <->  Ha:mu1 not= mu2

而两样本的T检验则能够比上述状况更普遍，对立假设能够是下面3种中的任何一种.
Ha:mu1 > mu2
Ha:mu1 < mu2
Ha:mu1 not= mu2

这样说来，两样本均值相等性检验虽然能够用ANOVA作, 但这没有任何好处，反而使得对立假设受到限制，于是仍是T检验更好。

其余表述：
t检验与方差分析,主要差别在于,t检验通常使用在单样本或双样本的检验,方差分析用于2个样本以上的整体均值的检验.一样,双样本也可使用方差分析, 多样本也可使用t检验,不过,t检验只能是全部整体两两检验而已.
两种方法与样本量没有直接关系,而是与数据的分布有关系,若是数据是正态分布的,那无论是小样本或大样本,利用莱维-林德伯格中心极限定理的原理,都是可 以用的,若是数据非正态分布,那只能使用大样本利用李雅普诺夫中心极限定理的原理进行2t检验,此时不能利用方差分析,由于方差分析三个条件之一就是正态 分布.