统计中的f检验和t检验的区别

统计中的f检验和t检验的区别

参考：http://emuch.net/html/201102/2841741.html

首先是目的不同。F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异（单边检验）或者两种方法紧密度是否存在差异（双边检验），我记得老师说是用于检验新方法是否可行，相当于系统误差。而T检验是利用统计量t，检验操作是否存在误差，或者不同人（不同实验组）之间是否存在误差。按这种说法，如果为了彻底检验新方法，就得必须先做F检验，再做T检验（不存在系统误差方法才可行）。简单的说T检验时检验平均值的，F检验时检验标准方差的。
第二个就是精度不同。这个我记不清了印象中F检验成功，T检验可能不成。
按上边说法，说点个人理解。lzF检验没问题，说明方法是对的。T检验不合格，可能操作误差大。再做一遍，或者控制操作精细些，可能T检验也可以合格。

F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异（单边检验）或者两种方法紧密度是否存在差异（双边检验），用于检验新方法是否可行，相当于系统误差。

而T检验是利用统计量t，检验操作是否存在误差，或者不同人（不同实验组）之间是否存在误差。

按这种说法，如果为了彻底检验新方法，就得必须先做F检验，再做T检验（不存在系统误差方法才可行）。

简单的说T检验时检验平均值的，F检验时检验标准方差的。

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t-test是当你做两组处理（对照和处理）ONE WAY ANOVA时用的。当你的处理为3个及其以上的时候（对照和处理1，处理2.。。。。。。等）用的是F检验。

 

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t检验是指在两个处理之间，平均数之差与均数差数标准误的比值，它一般用于两处理，其目的是推翻或肯定假设前提两处理的分别的总体平均数相等。
F检验是一种一尾检验目的在于推断处理间差异，主要用于方差分析，但是只能说明有差异具体还要有两两比较，两两比较中LSD法使用的就是T检验::)