一个有关统计学中t检验的问题

Posted 2023-04-27

请问t检验中的t（n d.f.)中n和d.f.分别表示什么啊
自由度就是样本数量减一吗？

n表示样本容量，d.f表示自由度 d.f=120时 t分布是正态分布 d.f越大，t分布的图形越“尖”。 自由度的确是样本量减一。
二楼的同学，我是现在在大学专门学统计学的。。。

自由度:d.f. 全称 degree of freedom 这个是毋庸置疑的，按照二楼的说法，那n也是自由度？重复了啊。

楼下的自己去看概率论与数理统计的书，或是计量经济学都可以，统计学原理也行。没听说过分位点这个定义的。在查表时有分界点是有的，但是不会写在（）里啊，样该是这样写的 t0.05（下标）=1.96 当n（样本量）趋近于无穷的时候那个检验的标准为1.96 但是n样本量不同时 t0.05（下标）的值不同，0.05是你要求的置信度得来的，比如你要求的置信度为95%时，为1-95%=0.05
还有分位点是根据要求的置信度和样本量得来的，只是查表很麻烦，大样本就有用样本量趋近于无穷时的值来算了，比如1.96.但是要是要求准确的话，还是要查表的，要查表就要样本量啊，您说的和样本量无关。。。好像不对啊。

二楼的同学，那个t分布只有一个参数为自由度，自由度=n-1，（n为样本容量）
有一些书里面，自由度用n表示，可能会造成误解，认为自由度都是用n表示的，其实不然，在卡方检验，t检验，f检验里，有时会用n表示一个样本的自由度，比如f分布，可能设m和n为两个正态总体的自由度，这只是设定问题啊，
有样本就一定有样本容量的计算，怎么可能检验的时候没有样本容量呢？检验的就是总体中的样本啊，样本容量在任何的样本的检验中都是不可缺少的。
二楼同学可能只是看到了公式而已，却没有认真的理解含义啊。
f检验 卡方检验可能在计算公式有时是用自由度来表示的，但是其实把样本量都包含进去了，比如f检验的值就等于S2x/S2y 没有容量吗？大哥，自由度等于样本容量减一啊。 没有样本容量看你怎么算那个检验的数值。 参考技术A n表示自由度 d.f表示分位点a，例如自由度为3的t分布0.05上分位点就是t(3,0,05)
上分位点表示 >这个点的概率为0.05
无论是t检验，f检验，卡方检验 和样本容量都是没有关系的 不要相信楼上的回答。。

R语言与统计-1：t检验与秩和检验

参考技术A

一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法：

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未知的正态分布资料。t检验是用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 Z检验 、 卡方检验 并列。

其他进行正态性检验的函数 (如下函数都属于nortest包）
Lillie.test()
ad.test()
cvm.test()
pearson.test()
sf.test()
不同的函数可能会得到不同的结果。
对于不服从正态分布的数据，可以采用一些方法使它服从正态分布。

var.test只能用于两样本方差齐性检验

当数据不满足正态分布的时候，要进行t检验必须进行原始数据的变换。如取log，平方根，倒数， boxCox转换 等。

Wilcox秩和检验（又称Mann-Whitney U检验）是对原假设的非参数检验，在不需要假设两组样本数据为正态分布的情况下，测试二者数据分布是否存在显著差异，此检验适用于数据分布属于非正态性的分析对象，其适用范围相较于t检验广泛。

执行wilcoxon秩和检验（也称Mann-Whitney U检验）这样一种非参数检验 。t检验假设两个样本的数据集之间的差别符合正态分布（当两个样本集都符合正态分布时，t检验效果最佳），但当服从正态分布的假设并不确定时，我们执行wilcoxon秩和检验来验证数据集中mtcars中自动档与手动档汽车的mpg值的分布是否一致，p值<0.05,原假设不成立。意味两者分布不同。警告“无法精确计算带连结的p值“这是因为数据中存在重复的值，一旦去掉重复值，警告就不会出现。