Anova与T检验的区别

Anova vs T-test

当你想要比较两组的平均值并看它们是否彼此不同时,进行T检验,有时称为学生T检验。它主要用于给出随机分配并且只有两个,不超过两个要比较的集合。在进行T检验时,需要满足一些条件,以便结果能够得到准确的结果。主要假设是,要收集的人口数据是正态分布的,并且您正在比较人口的相等差异。 T检验有两种主要类型:独立测量T检验和匹配对T检验,也称为依赖T检验或配对T检验。

当您比较两个不匹配对的样本,或者样本是独立的时,使用独立T检验。然而,当给定样品成对出现时,使用第二种类型的匹配对T-检验。例如,您要在比较之前和之后进行测量。如果您有两个以上的样品,则应使用Anova测试。可以通过进行多次T检验来区分两种以上的方法,但是很有可能犯错误,因此有更大的机会到达不准确的结果。

Anova测试是方差分析的流行术语。这是一种在分析分类因素影响时执行的技术。只要有两个以上的组,就会使用此测试。它们基本上也像T检验一样,但是,如上所述,当你有两个以上的组时,它们会被使用。 Anova测试使用方差来了解均值是否相等。在进行Anova测试之前,您应该首先完成基本假设。第一个假设是每个要使用的样本是独立选择的并且是随机的。其次,假设您从中采集样本的人口是正常的,并且具有相同的标准偏差。

方差分析有四种类型。第一个是One-Way Anova。只有在只有一个分类因素时才使用这种类型的Anova。其次是Multifactor Anova,当分类因子不止一个时使用。估计因素之间的相互作用和主要影响。第三种Anova是方差分量分析。当因子是多个且分层排列时,使用这种类型的Anova。此测试的主要目标是了解您在每个级别中引入的过程可变性的百分比。第四种也是最后一种方法是一般线性模型。如果您的因子都是嵌套和交叉的,那么一些因素是随机的,一些是固定的。当存在的两个因素都是定量和分类时,使用该测试。

摘要:

1.Anova测试有四种类型,即:One-Way Anova,Multifactor Anova,方差分量分析和一般线性模型。 T检验只有两种类型:独立测量T检验和匹配对T检验,也称为依赖T检验或配对T检验。 2.T-测试仅在您只有两组进行比较时进行。另一方面,Anova测试基本上就像T测试一样,但它是为超过两个的组而设计的。 3.需要完成两项测试前的一些条件。对于T检验,要收集的人口数据应该是正态分布的,并且您正在比较人口的相等方差。对于Anova测试,要使用的样品是独立且随机选择的。您还应该假设您从中获取样本的人口是正常的并且具有相同的标准偏差。