一张表讲清楚t检验，卡方和方差检验的区别

🌟t检验：
‌适用于定类数据与定量数据之间的关系分析。通常用于比较两个样本的均值是否有显著差异。
t检验类型：
1️⃣独立样本T检验：用于比较两组独立样本的均值差异
2️⃣单样本T检验：用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异
3️⃣配对样本T检验：用于有一定对应关系的样本之间的差异。
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‌🌟卡方检验‌：
适用于定类数据与定类数据之间的关系分析。它主要用于分类资料统计推断，比如两个率或两个构成比的比较，多个率或多个构成比的比较，以及分类资料的相关分析。
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🌟方差分析‌：
用于定类数据与定量数据之间的关系分析。方差分析可以处理两个及两个以上组别的均值差异，适用于多个组别的定量数据分析。
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✅计算方法和假设条件：
🔹T检验‌：需要进行方差齐性检验，确保各组间的波动一致。如果数据不服从正态分布或方差不齐，则不能使用T检验。
‌🔹卡方检验‌：主要通过比较观察频数和期望频数的差别，使用卡方分布进行检验。卡方值越大，表示观察频数与期望频数的差别越大。
‌🔹方差分析‌：需要数据服从正态分布，并且各组间的方差应相等。方差分析通过F值来判断组间差异的显著性。
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🎈应用场景：
🔸T检验‌：适用于两组数据的比较，常用于医学、心理学、教育等领域的研究，如比较实验组的平均成绩与对照组的平均成绩差异。
‌🔸卡方检验‌：常用于社会学、生物学等领域，比如研究吸烟与否与是否得肺癌的关系，或者比较不同品牌手机的市场占有率。
‌🔸方差分析‌：适用于多组数据的比较，常用于市场调研、心理学等领域，如研究不同年龄段对某种产品的偏好差异。
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