作者：SPSSAU
链接：https://www.zhihu.com/question/44615437/answer/641138030
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

下面这个表格比较好说明这个问题：

想要理解这两个方法之间的区别，首先要理解什么是数据类型。

所有数据可以分为两类：定量和定类，区别为数字大小是否具有比较意义。

• 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。
• 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。

卡方分析 就是用于分析 定类数据 与 定类数据 之间的关系情况。例如研究不同学历样本人群,他们网购平台偏好是否有差异。

方差分析 (单因素方差分析)则是用于分析 定类数据 与 定量数据 之间的关系情况。例如研究不同学历人群的工资收入水平是否有显著差异。方差分析可用于多组数据,比如本科以下,本科,本科以上共三组的差异。

顺便说一下，T检验仅可对比两组数据的差异。如果数据为三组或更多,则使用方差分析。

另外还有其他研究差异关系的分析方法，有兴趣的话可以登录 SPSSAU 查看更多方法的使用说明。

SPSSAU：方差分析、T检验、卡方分析如何区分？

SPSS在线_SPSSAU_SPSS方差分析

SPSS在线_SPSSAU_SPSS卡方检验

作者：SPSSAU链接：https://www.zhihu.com/question/44615437/answer/641138030来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。下面这个表格比较好说明这个问题：想要理解这两个方法之间的区别，首先要理解什么是数据类型。所有数据可以分为两类：定量和定类，区别为数字大小是否具有比较意义。定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男. F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。 SSA=∑i=1rm(xi¯−x¯)2SSA=\sum_{i=1}^{r}m(\bar{x_i}-\bar{x})^2 MSA=SSAr−1MSA=\frac{SSA}{r-1} SSE=∑i=1r∑j=1m(xij−xi¯)2SSE=\sum_{i=1}^{r}\sum_{j=1}^{m}(x_{ij}-\bar{x_i})^2 卡方检验 主要是检验两个分类变量之间的关系，主要检验是否相关，不能表示强弱。 两个分类变量，其中有一个必须是二分类，不能都是多分类。 下面代码实践，使用的是泰坦尼克号人员信息的数据。分析船舱等级与存活是否存在关系：titanic.csv数据下载 import pandas as pd from scipy import ... 卡方检验 （Chi-square test）、方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）和t检验（Student's t-test）是统计学中常用的假设检验方法，用于确定一个或多个样本的均值或比例是否有显著差异。它们的 区别 如下： 1. 适用范围不同 t检验主要用于比较两个样本的均值是否有显著差异，例如比较两种治疗方法的效果。而方差分析则可以比较多个样本之间的均值是否有显著差异，例如比较三种不同品牌的产品的平均销售额是否有显著差异。 卡方检验 则用于比较不同分类变量之间是否存在显著关联，例如比较吸烟和肺癌之间的关联。 2. 检验的假设不同 t检验和方差分析都是用于检验样本均值是否有显著差异，其假设检验都基于总体均值的差异。而 卡方检验 则是用于检验两个分类变量之间是否存在显著关联，其假设检验基于两个变量的频数分布是否独立。 3. 统计量不同 t检验的统计量是样本均值的差异，而方差分析则是F统计量，用于比较组内方差与组间方差的比值是否显著。 卡方检验 的统计量则是卡方值，表示观察频数与期望频数的差异程度。 4. 数据类型不同 t检验和方差分析通常用于连续变量，而 卡方检验 则用于分类变量。 总之，这三种方法的应用范围、假设检验、统计量和数据类型都不同，需要根据具体问题的特点选择适当的方法进行分析。 Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic CS的小翰翰: