科普干貨區：f檢驗與t檢驗的區別與聯系

f檢驗與t檢驗的區別與聯系有哪些?可能對于不少人來說，并不是很清楚f檢驗與t檢驗的區別與聯系有哪些，在此，小編就為大家好好解釋一下f檢驗與t檢驗的區別與聯系。

一般而言，為了確定從樣本(sample)統計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統計學家所開發的一些統計方法，進行統計檢定。

通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變量的概率分布(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。

倘若經比較后發現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現;那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,Ho)。相反，若比較后發現，出現的機率很高，并不罕見;那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。

F值和t值就是這些統計檢定值，與它們相對應的概率分布，就是F分布和t分布。統計顯著性(sig)就是出現目前樣本這結果的機率。

你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢驗。

至於F-檢定，方差分析(或譯變異數分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面說的，但它是透過檢視變量的方差而進行的。它主要用于：均數差別的顯著性檢驗、分離各有關因素并估計其對總變異的作用、分析因素間的交互作用、方差齊性(Equality of Variances)檢驗等情況。

T檢驗和F檢驗的關系

t檢驗過程，是對兩樣本均數(mean)差別的顯著性進行檢驗。惟t檢驗須知道兩個總體的方差(Variances)是否相等;t檢驗值的計算會因方差是否相等而有所不同。也就是說，t檢驗須視乎方差齊性(Equality of Variances)結果。所以，SPSS在進行t-test for Equality of Means的同時，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。

你做的是T檢驗，為什么會有F值呢?

就是因為要評估兩個總體的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要檢驗方差，故所以就有F值。