今天鞋百科给各位分享如何区分t与f的知识，其中也会对f和t的区别 mbti(f和t的区别表格 MBTI)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
f和t的区别 mbti
1、定义不同
t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
f检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验，此外也称方差比率检验、方差齐性检验。是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
2、适用条件不同
t检验的适用条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。
f检验的适用条件：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差；假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。
3、处理样本组数不同
T检验用于两个处理样本之间，判断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**或肯定假设前提两处理的分别的总体平均数相等。而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，一般用于三组以上的样本。
t检验与f检验的区别？
1、定义
t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
f检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验，此外也称方差比率检验、方差齐性检验。是一种在零假设之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
2、适用条件
t检验的适用条件：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。
f检验的适用条件：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差；假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。
扩展资料：
t检验的注意事项：
1、选用的检验方法必须符合其适用条件；
2、区分单侧检验和双侧检验。
3、假设检验的结论不能绝对化。
4、正确理解P值与差别有无统计学意义。
f检验的注意事项：
1、f检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于f检验。
2、f检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。
参考资料来源：百度百科-T检验
百度百科-F检验