t 检验与 z 检验是假设检验，用于确定两组或总体的平均值之间是否存在显着差异。对于小样本 (n < 30) 或总体方差未知时使用 t 检验；当总体方差已知且样本量较大 (n > 30) 时，使用 z 检验。 z 检验不经常使用，因为在大多数情况下了解总体方差很少或几乎不可能。

在数据分析中，选择适当的检验 t 检验与 z 检验 对于获得准确可靠的结果至关重要。两者都充当 假设检验 评估两个不同群体或总体的平均值之间是否存在显着差异。这 t检验 当总体方差未知或样本量较小 (n < 30) 时使用。 与此同时， z检验 当总体方差 (σ2) 已知且样本量较大 (n > 30) 时应用。了解何时使用每个测试及其重要性有助于确保 合法性 您的结论并支持数据驱动的决策过程。

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t 检验和 z 检验都是假设检验，用于评估两组或总体的平均值之间是否存在显着差异。

为了准确应用这些测试，必须确保观察的独立性，这意味着一项观察不会影响另一项观察。

数据或残差的正态性意味着数据或残差服从正态分布。

这些假设对于从 t 检验和 z 检验分析中获得可靠且有效的结果至关重要。

t 检验采用学生 t 分布，它比 z 检验使用的标准正态分布更具适应性并且具有更厚的尾部。

随着样本量的增加，t 分布将收敛于标准正态分布。

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在 t 检验与 z 检验之间选择适当的检验对于准确的数据分析至关重要。 通过考虑数据的假设和条件，您可以就使用哪种测试做出明智的决定。

这里有一些 方针 帮助您做出正确的选择：

1. 如果总体方差未知或样本量较小 (n < 30)，请选择 t 检验。 该检验更适合数据有限且总体方差未知的情况，因为它采用学生 t 分布。

2. 如果总体方差已知且样本量较大 (n > 30)，请使用 z 检验。 z 检验依赖于标准正态分布，因此适用于总体方差已知且样本量足够大的情况。

请注意，z 检验并不常用，因为了解总体方差的情况并不常见，而这在大多数情况下几乎是不可能的。

准备好扩展您的知识了吗？ 请查看我们的博客以获取更多相关文章，并加深您对这些重要统计测试的理解。 利用这个机会增强您的数据分析技能并推动更明智的决策。 现在读！

t 检验在总体方差未知且样本量较小 (n < 30) 时比较两组的均值。

z 检验在总体方差已知且样本量较大 (n > 30) 的情况下比较两组的均值。

两种检验都要求观察的独立性以及数据或残差的正态性。

t 检验采用学生 t 分布。

z 检验使用标准正态分布。

随着样本量的增加，t 分布将收敛于标准正态分布。

正确的测试可确保准确的数据分析、可靠的结果和更好的决策。

当总体方差未知或样本量较小 (n < 30) 时，请使用 t 检验。

是的，这两种检验都有特定的版本，例如配对 t 检验和配对 z 检验，专为分析配对数据而设计。

不，t 检验和 z 检验旨在比较两组。 相反，对两个以上的组使用其他测试，例如 ANOVA（方差分析）。