医学论文t值和卡方值

关于你提的这个问题，我要很庄重的告诉你，我不知道哦，哈哈……

卡方检验的使用范围和优缺点与t检验有3点不同，具体介绍如下：

一、两者的使用范的使用范围不同：

1、卡方检验的使用范围：在分类资料统计推断中进行应用。包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

2、t检验的使用范围：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。

二、两者的优缺点不同：

1、卡方检验的优缺点：可以方便简洁进行检验。但是，原理较为复杂

2、t检验的优缺点：只能够比较两个平均数的差异是否显著。

三、两者的原理不同：

1、卡方检验的原理：卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

2、t检验的原理：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数得离差统计量呈t分布。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

参考资料来源：百度百科-t检验

1、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

2、T检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

扩展资料

注意的问题：

1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。

2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。

3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。

4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。

5、当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大。

当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。

6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。

7、报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。

参考资料来源：百度百科-卡方检验

参考资料来源：百度百科-t检验

参考资料来源：百度百科-假设检验

F=处理所致变异+随机误差变异/随机误差变异=组间均方/组间均方卡方=(ad-bc)²n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)(适合四格表）T值好多符号打不出来，抱歉～