T检验、F检验、卡方检验
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发布时间：2024-10-01 11:06
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时间：2024-10-01 11:34
数据检验方法主要包括T检验、F检验和卡方检验，它们各自针对不同类型的数据和假设进行统计分析。
主要用于定量数据的差异性检测，尤其适用于正态分布的样本，通过比较样本均值的差异来确定是否存在显著性差异。T检验的p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为差异显著；否则，接受原假设。两样本的T检验需先通过F检验验证方差的齐次性。
，又称为方差比率检验，用于判断两个样本方差是否显著不同。若F值大于F分布表中的临界值，接受方差相同的假设；反之，拒绝。Python中的scipy.stats模块和sklearn都提供了相关功能。
适用于定类数据，检验类别间的显著差异。卡方检验通过比较实际观测值与理论预期值的偏离程度，计算卡方值。卡方值越大，说明差异越大；反之，差异小。例如，判断硬币正反面概率是否相等时，会用到卡方检验。
总的来说，T检验适用于比较样本均值，F检验用于方差检验，而卡方检验则用于定性数据的差异性分析。在Python中，这些检验功能在stats和sklearn库中都有提供。
