在多元回归中，T检验，Z检验和F检验 有什么区别和联系？ 分别是用来做什么的？请用通俗的语言解释。
F检验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。t检验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。
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。
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。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。
若两个母体有相同的方差（方差齐性），那么可以采用F检验，但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性，可以用t检验、巴特勒特检验等取代。
扩展资料
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
正确应用回归分析预测时应注意：
①用定性分析判断现象之间的依存关系；
②避免回归预测的任意外推；
③应用合适的数据资料。
参考资料来源：百度百科-回归分析
t检验与F检验两者之间有3点不同，具体介绍如下：
一、两者的目的不同：
1、t检验的目的：t检验的目的是为了检验某一个解释变量对被解释变量的影响。
2、F检验的目的：F检验的目的是为了检验所有的解释变量对被解释变量的影响。
二、两者的使用场合不同：
1、t检验的使用场合：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。
2、F检验的使用场合：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差。这是最典型的F检验，该检验在方差分析（ANOVA）中也非常重要。假设一个回归模型很好地符合其数据集要求，检验多元线性回归模型中被解释变量与解释变量之间线性关系在总体上是否显著。
三、两者的实质不同：
1、t检验的实质：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。[1] 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。
2、F检验的实质：通常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。
参考资料来源：百度百科-F检验
参考资料来源：百度百科-t检验
缘分叵测，我们无从得知下一刻会发生一些什么。
Z-Test与T-Test的区别
答：换一句话说，在小样本的时候需要对其结果进行惩罚，使他的分布更胖，更不容易拒绝 。我认为此时的T检验与Z检验的差别点出现了。Z分布，标准正态分布。T分布(见下图，引用wiki百科的图)，正态分布，胖瘦随着n，教科书称之为自由度，的增加，由胖变瘦，形态最终趋向标准正态分布。Z分布与T分布，是...
z检验怎么做?
答：SPSS软件中，没有设置z检验，可以用独立样本T检验来实现。因为T分析的极限就是标准正态分布，z检验也就是标准正态分布检验。Z检验（Z Test）又叫U检验。由于实际问题中大多数随机变量服从或近似服从正态分布，U作为检验统计量与X的均值是等价的，且计算U的分位数或查相应的分布表比较方便。通过比较由...
t检验接受原假设而z检验拒绝原假设可能吗
答：有。在假设检验中，违反逻辑与常规的结论，就是小概率事件。一般来说，小概率事件在一次试验中是不会发生的，如果发生，则我们便有理由拒绝原假设，假设检验遵循“疑罪从无”的原则，接受原假设，并不代表原假设一定是正确的，只是没有充分的证据，证明原假设是错误的。
spss显著性检验结果怎么看,求大神帮助
答：2、根据Sig.判断。SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.<α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，...
u检验和t检验区别是什么?
答：u检验和t检验的好处 检验适用于变量符合z分布的情况，t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，变量数据逐渐向z分布趋近，z检验和t检验都是均值差异检验方法。定义不同，t检验的样本含量较小，总体标准差未知，z检验的样本含量较大，...
求置信区间什么时候用Z 什么时候用T!!!统计学!!!
答：2、当总体标准差未知，需要估计，用t检验。当n》30，z检验和t检验结果相近，以t检验为准。但是z检验比较好计算，就在大样本时替代t。计算公式 置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α(希腊字母alpha)，如前所述，绝大多数...
一元二次回归方程 回归系数的F显著性检验
答：在一元中f与t是等价的，在多元中，通过t检验的一定能通过f，反之不行。t的检验是对回归参数的显著性，f是对整个回归关系的显著性。成立条件：一元二次方程成立必须同时满足三个条件：①是整式方程，即等号两边都是整式，方程中如果有分母；且未知数在分母上，那么这个方程就是分式方程，不是一元二次...
给一组数据怎么看是那种检验:单样本t检验,独立样本t检验,配对样本t检验...
答：z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验 t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计量服从t分布.实践应用中,t检验比z检验常用,因为不容易知道总体的方差.t检验来源于戈斯特的笔名...
T检验,方差分析 的区别在哪
答：上面的答案怪怪的。T检验：用于均值mean的分析（子组与总体，或者子组子组之间），sampling数量低于25，超过25则用Z检验 方差分析：可用于one-way ANOVA均值分析（子组大于等于3），用的是均方差做F检验的方法，即MST/MSE的比值是否大于Critical Value，思想是如果MST和MSE的比值如果F检验无差异，则...
为什么SPSS里只有t检验没有Z检验
答：总体服从正态分布的数据在小样本时呈现为t分布形态，而服从t分布的数据在样本较大时会渐近于正态分布，也就是无论样本大小，均可以使用T检验。但对于Z检验来说，它一定需要数据是正态分布的，小样本时服从t分布而不是正态，所以z检验通常用在大样本时而不是小样本时，显然t检验的使用条件比z检验...
