卡方檢驗：主要用於等級資料 。
t檢驗：適用於計量資料、正態分佈、方差具有齊性的兩組間小樣本比較。包括配對資料間、樣本與均數間、兩樣本均數間比較三種，三者的計算公式不能混淆。也可以這樣理解主要是用於小樣本（樣本容量小於30）的兩個平均值差異程度的檢驗方法。
u檢驗：檢驗應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣本時用u檢驗，而小樣本時則用t檢驗，t 檢驗可以代替u檢驗。t檢驗和就是統計量為t,u的假設檢驗，兩者均是常見的假設檢驗方法。當樣本含量n較大時，樣本均數符合正態分佈，故可用u檢驗進行分析。當樣本含量n小時，若觀察值x符合正態分佈，則用t檢驗（因此時樣本均數符合t分布），當x為未知分布時應採用秩和檢驗。
f檢驗：則用於方差分析。即對兩個或兩個以上樣本率（構成比）進行差別比較的統計方法。
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...
卡方檢驗（詳解）
卡方檢驗 卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法。屬於非引數檢驗，主要是比較兩個及兩個以上樣本率 構成比 以及兩個分類變數的關聯性分析。根本思想在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或者擬合優度問題。舉例一 想知道喝牛奶對感冒發病率有沒有影響。喝牛奶組和不喝牛奶組的感冒率為30.94 和25....