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。

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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::)

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