概念區別：t檢驗，亦稱student檢驗(student's test)，主要用於樣本含量較小(例如n<30)，總體標準差σ未知的正態分佈資料。z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。
區別一：z檢驗適用於變數符合z分布的情況，而t檢驗適用於變數符合t分布的情況；
區別二：t分布是z分布的小樣本分佈，即當總體符合z分布時，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對於符合t分布的變數，當樣本量增大時，變數資料逐漸向z分布趨近；
區別三：z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分布逐漸逼近z分布的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。spss裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模組。
注意：①t檢驗是對各回歸係數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分佈的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分佈的總體的期望是否相等。總體方差未知時，一般檢驗用t檢驗。
②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標準差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。
上表中t'和z'分別表示近似t檢驗和近似z檢驗。
T檢驗和F檢驗
1,t檢驗和f檢驗的由來 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數的概率分布 probabilitydistribution 進行比較，我們可以知道在多少 的...
u檢驗和t檢驗區別與聯絡
u 檢驗和 t 檢驗可用於樣本均數與總體均數的比較以及兩樣本均數的比較。理論 上要求樣本來自正態分佈總體。但在實用時，只要樣本例數 n 較大，或 n小但總 體標準差 已知時，就可應用 u 檢驗 n 小且總體標準差 未知時，可應用 t 檢驗，但要求樣本來自正態分佈總體。兩樣本均數比較時還要求兩總體方差...
統計中的f檢驗和t檢驗的區別
參考 首先是目的不同。f檢驗用於比較兩種分析方法是否存在顯著差異 單邊檢驗 或者兩種方法緊密度是否存在差異 雙邊檢驗 我記得老師說是用於檢驗新方法是否可行，相當於系統誤差。而t檢驗是利用統計量t，檢驗操作是否存在誤差，或者不同人 不同實驗組 之間是否存在誤差。按這種說法，如果為了徹底檢驗新方法，就得...