1, 单样本T检验
检验两个样本是否有显著差异，如果已知它们的分布就要检验分布参数是否有显著差异，比如都服从泊松分布P（λ），这里分布只有一个参数λ，就要根据样本计算出λ的估计值，看其是否有显著差异。生活中最常见的分布是正态分布，一般如果不知道分布也假定服从正态N（μ，σ^2），通常不会出什么问题，这样就要检验均值μ和方差σ^2是否相等。均值检验大样本用Z检验，小样本用t检验，具体参见z检验：检验：方差检验用卡方检验，具体参见卡方检验：如果觉得百科介绍不够，可以参考一般的统计教材假设检验章节。简单介绍一点，t检验用于小样本（一般说来指n<30）的均值检验，而均值是确定一个分布的位置参数，如果均值有显著差异的话那么基本可以确定这两个分布是不同的。
2, 【独立样本t检验和单样本t检验的区别是什么,怎么判断是用独立样本t...
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，有的教材上又叫百u检验t检验与z检验相似，t检验不需要知道总体方度差，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student.f检验主要用于方差分析，方差分析中，组间均方比上组内均方服从F分布，它是问为了纪念费雪（此人对统计学贡献巨大）卡方答检验主要为了检验某个样本是否服从某种分布，是一种样本分布检验，他的发明者如果没记错的话应该是皮尔逊.在交叉列表分析中卡方分布会用到.多方回内归我没听说过.独立样本t检验用于比较两个不同样本之间的容均值是否相等.配对样本t检验是指同一个样本在两个不同时候均值的比较，比如比较某种减肥要的效果.相关性主要似乎看两个变量之间的紧密程度方差分析用于检验某因素的影响显著程度.
名词解释
样本
样本，是受审查客体的反映形象或其自身的一部分。样本（sample）是从总体中抽出的一部分个体。样本中所包含的个体数目称样本容量或含量，用符号N或n表示。样本有大小之分，大样本（large sample）的容量一般在30以上或50、100以上，小样本（small sample）的容量在30以下。因为样本越大从总体中提取的信息就越多，对总体的代表性就越好，因此一般情况都抽取大样本进行研究。
