Z-Test与T-Test的区别
推论统计，提到假设检验，从脑海里一跃而出的便是 Z-Test 与 T-Test。可能在大学里学习时对这个两个检验方法囫囵吞枣，现在重新理解，更是疑问重重。
都知道， Z-Test 与 T-Test 用于正态分布的统计检验，大致也能知道T或Zvalue 大于查表后的某个数，便是统计显著差异，需要拒绝 ，百度搜索也能得知 Z-Test 与 T-Test 的区别：
不禁要问，为什么？为什么？为什么？
这里，尝试从假设检验，Z与T的含义来重新理解。
统计，分为描述统计与推论统计。顾名思义，描述统计如同画画似的，将一个事务的特征用数字描绘出来，每一幅数码相片背后是一组组的数字，将这组数字经过总结（我认为总结便是降低维度）, 变成容易记忆的数字，这些数字能在人的脑海里刻画出一个可识别的形象。那便是描述统计。
推论统计，显然是在描述差异，寻找规律。回归是在求同，寻找规律。聚类，是在求异，寻找差异。那么假设检验便是来分别同与异。 是同， 是异。
用True or False 来求证因何而异实在是太困难了，不能证明，便可证伪。不同，便是异，Genius！假设检验便是在做“不同”的证明，不能证明“不同”，便是不能拒绝 ，显著“不同”，便是拒绝 ，如此推断那是 。
统计中，比较的并不是一个值，而是一组数的特征。两组数的分布不相同，那么这两组数不同，这是我的定义。最常见，最基本的分布为正态分布，其他的分布总可以变形转换为正态分布，所以在统计研究时首要研究的便是正态分布。
正态分布由两个特征值组成mean(平均数) 和 (离散值)，用这两个值可以通过numpy来拟合出一个正态分布
两组数若符合正态分布，且相同，那么均值与离差相同，反之只要证明均值不同，则说明两组数不同。由此，我认为假设检验的目标内容是 所测试的数据的均值等于目标均值的可能性 。
比较两组数字，一定是比较的两组数字的总体，若知道两组数字的总体，那么也无需要假设检验的推论，直接画图看就好了，重叠为相同，不重叠为不同。然而，我们很难知道总体，难道说非要把全世界人与猩猩都统计一遍来证明两者之间的身高显著不同吗？学习，大体上在学习样本，由样本去推断总体。
记得年前去澳门，赌大小，总体上赌大与小的概率相同，50%（如果忽略豹子通杀），但事实上，连续在赌场看3天开大、开小的概率（统计从早晨开始，累计该桌面的输赢，至晚上止，第二天重新计算），竟然经常大幅偏离50%，甚至会看到30%小，70%大这样的诡异情形。赌客押注往往也不是采用均值回归的策略，而多采用Momentum趋势策略。当然，可以去diss赌客，最终是输的，因为口袋里钱总额的限制，因为有了豹子通杀，但是观察下来采用Momentum策略的赌客好像玩的时间更长一些(直观的感觉)。
抽样与总体不相同，抽样数据的均值和离散程度与总体数据的均值和离散程度不相同。若要使抽样能反映出总体来，抽更多的样或抽更多次数的样， 中心极限定理 。抽样的均值的分布:
可以看到，抽样的次数越多，均值的分布的范围越窄，随着n变大，均值数值从区间向单个值靠拢。也就是n越大，抽样越接近总体，n越小则样本偏离总体的可能性越大。
前面说到假设检验是两组数据的比较，是两组数据总体的比较，而现实中，大多数情况只能获得样本去推测总体来比较，并且这是一个证伪的题，已知样本越小，偏离总体的可能性越大，那么样本越小容错率应该更高，不轻易拒绝 ，小样本所反映的总体均值的分布应该更胖。
拒绝 ，即两个均值不相等。
之前提到，样本数量越大，样本均值分布范围越瘦，反之越胖。胖子给人在空间中的印象总是“拥挤” + “边界模糊”，瘦子“清晰”、“锐利”。抽样n=10的时候，图像重叠度很高，很难下定决心说，这两个总体上有差异，n=100,000时，很清晰两总体一定是不同的。
那么反过来说，如果在样本很小的时候就能证明两组数据总体上不想等，意味着这两组数据均值一定差别很大，蚂蚁和大象的身高，只要抽1只蚂蚁，1头大象就能反映总体上蚂蚁与大象升高不同。若要观察中国的南方人与北方人身高差异，估计得要抽许多人，才能反映出总体的差异。
换一句话说，在小样本的时候需要对其结果进行惩罚，使他的分布更胖，更不容易拒绝 。我认为此时的T检验与Z检验的差别点出现了。
Z分布，标准正态分布。T分布(见下图，引用wiki百科的图)，正态分布，胖瘦随着n，教科书称之为自由度，的增加，由胖变瘦，形态最终趋向标准正态分布。
Z分布与T分布，是两个分布，概率函数公式的存在差异，T分布较Z分布多了一个自由度的变量，惩罚小样本，增加其拒绝 的难度，因而小样本采用T检验，优于Z检验。
t-test和pair t-test 的差别
两者关注点不同，P-T 关注的是一一对应的两个数据间的关系，看不同的条件、环境对对象的影响而忽略对和对之间（可以近似理解为组间）的关系，用于同一研究对象分别给于两种不同处理的效果比较。而2T从整体上考察两组数据间的关系，看平均值和方差。两组样本平均值\/方差的差异不仅包含因A和B不同引起...
spss结果中, F值, t值及其显著性(sig)的解释?
一般来说，方差的值应该与数据的大小、分布等因素相适应，而且需要结合其他统计量一起考量，例如均值、标准差等。F值小于多少P不显著 F值时F检验的统计量值，F=MSR\/MSE，其中MSR=SSR\/自由度，MSE=SST\/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值...
生物学研究中常见的统计检验方法(一:t-test)
Student's t-test的使用前提是，你的两个样本需满足一下条件：函数：t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"),mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...)部分参数说明：x, y: 我们这里主要讲two-sample 检验，所以x和y...
哪位大神可以简单向我讲解一下什么是T-test, one-Tailed t-Test...
我也看这的。一下仅供参考。。。T-test 可能是假设检验（概率论与数理统计）里面的t 分布。one-Tailed t-Test 单边t分布（就是分布图的一侧，一般都是正侧） 。two就是双边
Student's t-test(t检验)
t检验建立在特定假设之上，例如，单样本t检验是检验单一总体均值，其统计量为t，通过比较t值与特定的临界值来确定假设的显著性。而两样本t检验则关注总体均值的差异，其统计量同样为t，用于判断两个样本均值间的差异是否显著。当样本间的系统误差比随机误差更重要时，配对t检验显得尤为重要，它对随机误差...
F-test 和 t- test 小总结
We want to know if the blood pressure medication has changed the blood pressure for 15 patients after 6 months.As we can see the F-test and t-test have the same P-value = 0.0127.I used SAS to generate a graph:Except for , I summarized a table for F-test and ...
SPSS程序中三种t检验程序的异同点有哪些?
第一个是单样本T检验，主要是检验样本均值与总体均值的差异。第二个是独立样本T检验，表示两个不相关的样本均值之间的差异检验 第三个是配对样本T检验，主要是对相关样本均值的检验。
什么是t-test和z-test
z-test：大样本；>30;z分布；t-test：小样本;<30;t分布；当总体分布是正态分布时，对任意样本量n，抽样均值分布均为正态分布。如果总体为非正态分布，仅在n值较大的情况下，样本均值分布近似为正态分布。（中心极限定理）认为样本均值近似的服从正态分布，当样本数量足够多时，样本方差和均值近似...
请问怎么进行数据的T-Test分析呢?
1、打开excel输入数据，如A组数据和B组数据进行比较。2、在空格中输入【=】，再插入函数【T-Test】。3、Array1选择A组数据，Array2选择B组数据，trails和type输入2。4、点击【确定】，进行T-test分析。5、分析结果，若P<0.05在存在显著性差异，若P<0.01则存在极显著性差异。
Two Sample t-test
s t-test 结果说明： 假设两种植物平均高度相等 该植物平均高度不相等 因为此次检验p-value(0.53005) 大于 , 不能拒绝 ,所以没有充分的证据说明两植物的平均高度不同。t-test在R里使用 t.test 进行计算 t.test 中的参数设置：最后的结果和Python中的一样，甚至更详细。
车蚁康莱： 概念区别:T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法.它是用标准正态分布的理论来推断差...
新野县15850075249： t分布为什么叫学生氏分布 - ？
车蚁康莱： 学生t-分布 在概率论和统计学中,学生t-分布(Student's t-distribution),可简称为t分布.应用在估计呈正态分布的母群体之平均数.它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t检定的基础.学生t检定改进了Z检定(Z-test),因为Z检定以...
新野县15850075249： 统计实验:关于t - test,z - test还有chi - square(卡方分布) - ？
车蚁康莱： 样本数n
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车蚁康莱： T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料. 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z检验、卡方检验并列.t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的.戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家,基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策.戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验,但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名(学生).实际上,跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的.
新野县15850075249： Tukey's test 是不是就是T 检验 - ？
车蚁康莱： 两个是不同的. 以Tukey (John Wilder Tukey)命名的test有好几个.最著名的有2个: 1,Tukey test for multiple comparisons 主要应用于3组或以上的多重比较.比如说一共有4组数据,两两比较产生6个统计值,Tukey test用于生成一个critical value...
新野县15850075249： T - test,ANOVA/Dunnet's 有什么区别啊 - ？
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新野县15850075249： 微机原理中如何用test指令判断数据正负 - ？
车蚁康莱： Test对两个参数(目标,源)执行2113AND逻辑操作,并根据结果设置标志5261寄存器,结果本身不会保存.TEST AX,BX 与 AND AX,BX 命令有相4102同效果 影响标志: C,O,P,Z,S(其中C与O两个标志会被设为16530)该指令还可以用来测试一方内寄存器是否为空容: test ecx, ecx jz somewhere如果ecx为零,设置ZF零标志为1,Jz跳转
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车蚁康莱： 应该是一样的,如果其英文名字都是t-test 的话.两种方法差异性试验应该使用成组t-test(或称Independent-Samples T Test).不过,这应该取决于你的数据.paired t-test与成组t-test是有根本性的区别的,千万不要用错,否则结果不正确. 是...
新野县15850075249： 2,种子检验数据差异来源主要哪几个方面 - ？
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新野县15850075249： 英语quiz和test区别是什么? - ？
车蚁康莱： examination 正式的考试,中,大的考试 quiz 小到提个问,短期比如日考,周考,月考等小考 test 测试考试,测试, 比如TOFLE 中的T就是test,检测受考人的英语水平
