有时我们测量每件物品是不实际的。这就是为什么我们开发和使用统计方法来解决问题。最实用的方法是只测量人口的一个样本。有些方法通过比较来检验假设。比较有名的两种统计假设检验是T检验和Z检验。让我们试着细分这两种方法。
T检验是一种统计假设检验。在这种测试中，如果无效假设为真，测试统计量遵循学生的T分布。T统计量是由W.S. Gossett以 “Student “的笔名提出的。T检验也被称为 “学生T检验”。T检验很可能是最常用的假设检验的统计数据分析程序，因为它简单明了，易于使用。此外，它还很灵活，可以适应广泛的情况。
有各种T检验，两个最常用的检验是单样本和配对样本的T检验。单样本T检验用于比较样本平均值和已知的群体平均值。另一方面，双样本T检验则用于比较独立样本或因果样本。
至少在理论上，如果样本量有限(n<30)，只要变量近似于正态分布，并且两组的分数变化没有可靠的差异，那么T检验是最好的应用。如果不知道种群的标准差，它也是很好的。如果标准差是已知的，那么，最好使用另一种类型的统计测试，即Z检验。Z检验也适用于比较样本和人群的平均数，以了解它们之间是否存在明显的差异。Z检验总是使用正态分布，如果标准差是已知的，也是最理想的应用。如果满足一定的条件，Z检验经常被应用；否则，其他的统计检验如T检验被应用来替代。Z检验经常应用于大样本(n>30)。当T检验用于大样本时，T检验变得与Z检验非常相似。在T检验中可能会出现Z检验中不存在的样本变异的波动。正因为如此，两种测试结果存在差异。
总结。
- Z检验是一种遵循正态分布的统计假设检验，而T检验则遵循学生的T分布。
- 当处理小样本(
n<30)时，T检验是合适的，而当处理中大样本(n>30)时，Z检验是合适的。 - T检验比Z检验更具适应性，因为Z检验往往需要某些条件才能可靠。此外，T检验有许多方法，可以满足任何需要。
- T检验比Z检验更常用。
- 当标准差已知时，Z检验比T检验更受欢迎。
z检验和t检验的区别
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