f檢驗與t檢驗的區別與聯繫

T檢定和F檢定的由來

#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機率，我們會利用統計學家所發展的一些統計方法，進行統計檢定。

透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機率分佈(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。 （推薦學習：PHP影片教學）

倘若經比較後發現，出現這結果的機率很少，也就是是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,Ho)。相反，若比較後發現，出現的機率很高，並不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。

F值和t值就是這些統計檢定值，與它們相對應的機率分佈，就是F分佈和t分佈。統計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。

你要檢驗兩個獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢定。

至於F-檢定，變異數分析(或譯變異數分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面說的，但它是透過檢視變數的變異數而進行的。它主要用於：均數差異的顯著性檢定、分離各相關因素並估計其對總變異的作用、分析因素間的交互作用、方差齊性(Equality of Variances)檢定等情況。

T檢定和F檢定的關係

t檢定過程，是對兩個樣本均數(mean)差異的顯著性進行檢定。惟t檢定須知道兩個總體的變異數(Variances)是否相等；t檢定值的計算會因變異數是否相等而有所不同。也就是說，t檢定須視乎方差齊性(Equality of Variances)結果。所以，SPSS在進行t-test for Equality of Means的同時，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。

你做的是T檢驗，為什麼會有F值呢?

就是因為要評估兩個總體的變異數(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要檢定方差，故所以就有F值。

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