有關t檢驗與f檢驗

1、1T檢驗和F檢驗的由來一般而言，為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法，進行統(tǒng)計檢定。通過把所得到的統(tǒng)計檢定值，與統(tǒng)計學家建立了一些隨機變量的概率分布(probabilitydistribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較后發(fā)現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合

2、，是具有統(tǒng)計學上的意義的(用統(tǒng)計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設nullhypothesisHo)。相反，若比較后發(fā)現，出現的機率很高，并不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。F值和t值就是這些統(tǒng)計檢定值，與它們相對應的概率分布，就是F分布和t分布。統(tǒng)計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。2，統(tǒng)計學意義（P值或sig值）結果的統(tǒng)計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專

3、業(yè)上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變量的關聯是總體中各變量關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變量關聯有5%的可能是由于偶然性造成的。即假設總體中任意變量間均無關聯，我們重復類似實驗，會發(fā)現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變量關聯將等于或強于我們的實驗結果。（這并不是說如果變量間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變量

4、存在關聯，重復研究和發(fā)現關聯的可能性與設計的統(tǒng)計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。3，T檢驗和F檢驗至於具體要檢定的內容，須看你是在做哪一個統(tǒng)計程序。2.在ttestfEqualityofMeans中，第一排(Variances=Equal)的情況：t=8.892df=842TailSig=.000MeanDifference=22.99既然Sig=.000，亦即，兩樣本均數差別有顯著性意義！

5、3.到底看哪個LevenesTestfEqualityofVariances一欄中sig還是看ttestfEqualityofMeans中那個Sig.(2tailed)啊答案是：兩個都要看。先看LevenesTestfEqualityofVariances，如果方差齊性檢驗「沒有顯著差異」，即兩方差齊(EqualVariances)，故接著的t檢驗的結果表中要看第一排的數據，亦即方差齊的情況下的t檢驗的結果。反之，如果方差齊性檢驗「有顯

6、著差異」，即兩方差不齊(UnequalVariances)，故接著的t檢驗的結果表中要看第二排的數據，亦即方差不齊的情況下的t檢驗的結果。4.你做的是T檢驗，為什么會有F值呢就是因為要評估兩個總體的方差(Variances)是否相等，要做LevenesTestfEqualityofVariances，要檢驗方差，故所以就有F值。另一種解釋：t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。單樣本t檢驗：是用樣本均數代表的未知總體均數和已知

7、總體均數進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。配對t檢驗：是采用配對設計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質受試對象分別接受兩種不同的處理；2同一受試對象接受兩種不同的處理；3，同一受試對象處理前后。F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可采用t檢驗或變量變換或秩和檢驗等方法。其中