方差分析和T检验的区别

T检验有时称为学生 T 检验，当想比较两组的均值并查看它们是否彼此不同时，会进行T检验。它主要用于给定随机分配并且只有两个(不超过两个)集合进行比较的情况。在进行 T 检验时，需要满足一些条件，以便结果将提供准确的结果。主要假设是要收集的人口数据呈正态分布，并且比较总体的相等方差。T 检验有两种主要类型：独立测量 T 检验和匹配对 T 检验，也称为相关 T 检验或配对 T 检验。

当比较两个不匹配对的样本或样本是独立的时，将使用独立 T 检验。然而，第二种类型，匹配对T检验，当给定的样本成对出现时，使用。例如，要在比较之前和之后进行测量。如果有两个以上的样品，则应使用方差分析测试。通过执行多个 T 检验，可以区分两个以上的均值，但犯错误的可能性很大，因此得出不准确结果的可能性更大。

方差分析检验是方差分析的流行术语。它是一种分析分类因素效应的技术。每当有两个以上的组时，都会使用此测试。它们基本上也类似于 T 检验，但是，如上所述，当有两个以上的组时，将使用它们。方差分析检验使用方差来了解均值是否相等。在执行方差分析测试之前，应该首先满足基本假设。第一个假设是要使用的每个样本都是独立选择的，并且是随机的。其次，假设从中抽取样本的总体是正态的，并且具有相等的标准差。

方差分析检验有四种类型。第一个是单向方差分析。仅当只有一个分类因子时，才要使用这种类型的方差分析。第二个是多因子方差分析，当分类因子不止一个时使用。估计因子之间的相互作用和主效应。第三种方差分析是方差分量分析。当因子是多个且分层排列时，使用这种类型的方差分析。此测试的主要目标是了解在每个级别中引入的过程变异性的百分比。第四种也是最后一种方法是通用线性模型。如果因子既嵌套又交叉，则有些因子是随机的，有些是固定的。当存在的两个因素都是定量和分类时，使用此检验。