T统计量与F统计量优缺点？

一、T统计量与F统计量优缺点？

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组，所以在多维的情况下，不适用t检验，而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互（单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等），然后在通过两两比较进行分析，用duncan和tukey等方法去判定，F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较，所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。

二、t统计量和z统计量的区别？

区别：

（1）t分布与σ无关而与自由度（df=n-1）有关，t分布形状会随自由度的变化而变化；而Z分布的形状与自由度无关，是固定的（平均数为0 ，标准差为1）。

（2）t统计量适用于总体方差未知，且是小样本情况下，用样本方差代替总体方差；而Z统计量适用于总体方差已知且正态分布或总体非正态但为大样本时可近似看做是正态分布。总体分布为正态，而总体方差未知这种情况，在心理教育研究中出现较多，因而t分布的应用比较多。

（3）用t统计量和Z统计量检验都是均值差异检验方法，由于t分布随自由度增大逐渐逼近Z分布的特点，t检验运用比Z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时Z检验不适用（但当总体正态、方差已知时，小样本可用Z检验）。

三、python统计个数怎么统计？

在Python中，可以使用count()函数来统计一个元素在列表、字符串、元组等序列中出现的次数。

例如：

# 统计列表中元素出现的次数

my_list = [1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4]

count = my_list.count(2)

print(count) # 输出 3

# 统计字符串中字符出现的次数

my_string = "hello world"

count = my_string.count('l')

print(count) # 输出 3

除了count()函数外，还可以使用collections模块中的Counter类来统计序列中元素出现的次数，它可以接受任何可迭代对象作为输入，包括字符串、列表、元组等。

例如：

from collections import Counter

my_list = [1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4]

c = Counter(my_list)

print(c[2]) # 输出 3

my_string = "hello world"

c = Counter(my_string)

print(c['l']) # 输出 3

Counter类还有很多其他的用法，比如可以用它来统计单词出现的次数等。

四、图像的基本统计量指的是什么统计量？

图像的基本统计量指的是一阶统计量，就是变量和方差等等。

五、什么是统计量，为什么要引入统计量？

统计量是属于统计中对数据进行分析检验的变量，它是不含有任何未知参数的样本函数。引进统计量就是对样本中包含总体的信息，按某种要求进行加工处理，使分散在样本中的信息总和在统计量中。因此统计推断问题就可以由样本估计总体转化为。由样本统计量来估计总体。

六、spss怎么统计量？

1、首先打开spss软件在“Variable View”（变量视图）窗口中自定义好一组变量数据。比如性别和成绩，设置好相关选项。

2、返回到“Data View”（数据视图）窗口，随机录入一组数据，使得男女的性别是错开录入的。

3、点击上方工具栏的“Data”（数据）——“Split File”（拆分文件）。

4、在弹出的窗口中，选择“Organize output by groups”（按组组织输出），将“性别”和“成绩”通过箭头按钮从左侧方框拖动到右侧方框。

5、选择“Sort the file by grouping variables”（按分组变量排序文件），点击“ok”。

6、返回数据视图窗口，我们可以看到原来凌乱的数据，现在被有序的分成了“男”“女”两组数据，并且成绩也进行了从低到高的排序。

七、统计量是什么？

统计量是指统计理论中用来对数据进行分析，检验的变量。样本均值和样本方差是常用的两个统计量，前者反映总体中心位置的信息。统计量定义，不含任何未知参数的样本的函数，常用统计量。就是一个统计量，从样本构造统计量，实际上是对样本所含总体的信息，提量。

八、dw统计计量全称？

德宾-沃森（Durbin-Watson）查验简称D-W查验，是目前检验自相关性最常用的要领，但它只实用于检验一阶自相关性。 先通过公式盘算出DW值，再凭据样本容量n和解释变量数量k查分布表，得到临界值dl和du，然后判定是否自相关。 由于DW=2(1-ρ),而自相关系数ρ（使用残差构造的）的值介于-1和1之间，以是 0≤DW≤4 ，并且判定区间【0, dl ，du，(4-du)，(4-dl), 4】关于2对称。

九、统计量的定义？

样本是总体的代表和反映，也是统计推断的依据．为了对总体的分布或数字特征进行各种统计推断，还需要对样本作加工处理，把样本中应关心的事物和信息集中起来，针对不同的问题构造出样本的不同函数，这种样本的函数我们称其为统计量．

十、dw统计量用途？

DW检验值：DW统计量用于检验序列的自相关，公式就是测度残差序列与残差的滞后一期序列之间的差异大小，经过推导可以得出DW值与两者相关系数的等式关系，因而很容易判断。DW值的取值区间为0-4，当DW值很小时（大致<1）表明序列可能存在正自相关；当DW值很大时（大致>3）表明序列可能存在负自相关；当DW值在2附近时（大致在1.5到2.5之间）表明序列无自相关；其余的取值区间表明无法确定序列是否存在自相关。当然，DW具体的临界值还需要根据样本容量和解释变量的个数通过查表来确定。

DW值并不是一个很适用的检验手段，因为它存在苛刻的假设条件：解释变量为非随机的；随机扰动项为一阶自回归形式；解释变量不能包含滞后的被解释变量；必须有截距项；数据无缺失值。当然，可以通过DW-h检验来检验包含滞后被解释变量作为解释变量的序列是否存在自相关。h统计量与滞后被解释变量的回归系数的方差呈正相关关系，可以消除其影响。