t检验和f检验有哪些区别
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t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。
两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的,则“无效假设”成立,可认为两组间的差异为不显著,常记为p>0.05。
若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的,则“无效假设”不成立,可认为两组间的差异为显著,常记为p≤0.05。如果p≤0.01,则认为两组间的差异为非常显著。
扩展资料:
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率(P)水平的选择。所谓“无效假设”,就是当比较实验处理组与对照组的结果时,假设两组结果间差异不显著,即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后,如发现两组间差异是抽样引起的,则“无效假设”成立,可认为这种差异为不显著(即实验处理无效)。若两组间差异不是由抽样引起的,则“无效假设”不成立,可认为这种差异是显著的(即实验处理有效)。
参考资料来源:百度百科-显著性检验
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