f检验法,独立样本t检验结果解释

f检验法，独立样本t检验结果解释？

采用F检验各组得分间的方差齐性，结果显示两组间的前测得分均满足方差齐性， 可以采用独立样本t检验比较组间差异。

采用独立样本t检验比较两组得分差异， 看第一行的t和sig，如果sig也就是p<0.05，就说明两组得分有差异，然后再看均数谁大谁小，即可。

t检验原理及意义？

原理：

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。

意义：

T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。

两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结果给予恰当的判定。

t分布的平方为什么服从F分布？

自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度（1，n-1）F分布。

自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为（m-1，n-m-1）F分布。

实际上t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡方分布。 恩就是这样了，想象t检验的平方不就是( x平均-总体平均u)^2/标准误^2。。

标准误^2服从自由度n-1卡方分布。 （x平均-总体平均u）服从自由度（2-1）=1的卡方分布，so (n-1)自由度t^2=F自由度（1，n-1）。。

n足够大 t分布近似u分布，及正态分布。 2组样本下n不够大t分布为自由度（1，n-1）F分布。 卡方分布就是标准误^2分布。 多样本下分布自由度（m-1，n-1）F分布就是方差分析。 还可以得出一元线性回归的t检验 的平方为F检验，并与F的方差分析等价。 多元线性回归就是多因素方差分析等价。

n足够大是z或者u检验，或，t检验自由度n-1足够大t=u是一样的为正态分布、，n不够大就服从t检验，卡方检验是对标准误的平方检验，信息量小于t检验，所以精确性小于t检验，这就是为什么计数资料结果是率0-1之间并且方差大，用t检验或u检验需要样本大，所以用卡方检验只看方差时就可以检验，但是卡方检验的精确性差了，加强精确性可以用logistic回归。

总之u检验，t检验，F检验，卡方检验，一元线性回归，多元性回归在一定条件下互相转化！ 及对于大样本u检验，就是有多个自变量的多元线性回归就是多因素协方差分析，只有一个自变量多元线性回归变为一元线性回归，自变量x有3个或以上的值就是多样本单因素的方差分析，只有2个取值，就是2个样本单因素方差分析，就是F（1，n-1）检验，这个分布开平方就是t（n-1）检验，n足够大所以就是u检验！这就是基础统计检验的关系。

卡方检验和方差t检验显著性区别？

f方差我就不说了下面说说方差的显著吧， 方差的显著性检验分为两种情况：一个是样本方差与总体方差差异的检验，用卡方检验；另一个两个样本方差差异性的检验，用F检验。 而显著性检验分两种情况：

（1）样本相关系数与总体相关系数差异的显著性检验，在总体相关为零的假设下，用t检验；在总体相关不为零的假设下，将相关系数做正态性转换然后用Z检验；

（2）两个样本相关系数差异性的检验，在两个样本相互独立时，用Z检验，当两个相关系数由同一组被试算得，用t检验。 希望我的答案能给您一些帮助

F值是什么意思？

t/F值，是指t值或F值,两种不同的统计学方法中的参数指标；t值常见于t检验中,当t。

t值是t检验的统计量值，t检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。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。2、F值是F检验的统计量值。F检验是一种在零假设（nullhypothesis,