⽅差分析、T检验、卡⽅分析如何区分？
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差异研究的⽬的在于⽐较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下⼏类分析⽅法，分别是⽅差分析、T检验和卡⽅检验 1、三个⽅法的区别
（1）其核⼼的区别在于：数据的类型不⼀样。如果是定类和定类，此时应该使⽤卡⽅分析；如果是定类和定量，此时应该使⽤⽅差或者T 检验。
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（2）⽅差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别，⽐如男和⼥，如果X为3个类别，⽐如本科以下、本科、本科以上，此时只能使⽤⽅差分析。
2、进⼀步细分
1）⽅差分析
根据X的不同，⽅差分析⼜可以进⾏细分，X的个数为⼀个时，我们称之为单因素⽅差，X为2个时，则称之为双因素⽅差，X为3个时，称之为三因素⽅差，依次下去，统称为多因素⽅差。
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单因素⽅差分析，⽤于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。在使⽤单因素⽅差分析时，需要每个选项的样本量⼤于30，⽐如男性和⼥性样本量分别是100和120，如果出现某个选项样本量过少时应该⾸先进⾏组别合并处理，⽐如研究不同年龄组样本对于研究变量的差异性态度时，年龄⼩于20岁的样本量仅为20个，那么需要将⼩于20岁的选项与另外⼀组(⽐如20~25岁)的组别合并为⼀组，然后再进⾏单因素⽅差分析。 如果选项⽆法进⾏合并处理，⽐如研究不同专业样本对于变量的态度差异，研究样本的专业共分为市场营销、⼼理学、教育学和管理学四个专业，这四个专业之间为彼此独⽴⽆法进⾏合并组别，但是市场营销专业样本量仅为20并没有代表意义，因此可以考虑⾸先筛选出市场营销专业，即仅⽐较⼼理学，教育学和管理学这三个专业对某变量的差异性态度，当对⽐的组别超过三个，并且呈现出显著性差异时，可以考虑使⽤事后检验进⼀步对⽐具体两两组别间的差异情况。
双因素⽅差分析⽤于分析定类数据(2个)与定量数据之间的关系情况，**例如研究⼈员性别，学历对于⽹购满意度的差异性；以及男性或者⼥性时，不同学历是否有着⽹购满意度差异性；或者同⼀学历时，不同性别是否有着⽹购满意度差异性。
多因素⽅差分析通常⽤于类实验式问卷研究。⽐如研究者测试某新药对于胆固醇⽔平是否有疗效；研究者共招募72名被试，男⼥分别为36名，以及男⼥分别再细分使⽤新药和普通药物；同时⾼⾎压患者对于新药可能有⼲扰，因⽽研究者将被试是否患⾼⾎压也纳⼊考虑范畴中。因⽽最终，X共分为三个，分别是药物(旧药和新药)、性别，是否患⾼⾎压；Y为胆固醇⽔平。因⽽需要进⾏三因素⽅差分析即多因素⽅差分析。
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在⽅法选择上，问卷研究通常会使⽤⽅差分析，但某些专业，⽐如⼼理学、教育学或者师范类专业等涉及到实验研究时，更多会使⽤T 检验进⾏分析，另外⽅差分析与T检验还有较多差异，在某些分析中只能使⽤其中⼀种。
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T检验共分为三种⽅法，分别是独⽴样本T检验，配对样本T检验和单样本T检验。
独⽴样本T检验和单因素⽅差分析功能上基本⼀致，但是独⽴样本T检验只能⽐较两组选项的差异，⽐如男性和⼥性。相对来讲，独⽴样本T检验在实验⽐较时使⽤频率更⾼，尤其是⽣物、医学相关领域。针对问卷研究，如果⽐较的类别为两组，独⽴样本T检验和单因素⽅差分析均可实现，研究者⾃⾏选择使⽤即可。
独⽴样本T检验和配对样本T检验功能上都是⽐较差异，⽽且均是⽐较两个组别差异。但⼆者有着实质性区别，如果是⽐较不同性别，婚姻状况(已婚和未婚)样本对某变量的差异时，应该使⽤独⽴样本T检验。如果⽐较组别之间有配对关系时，只能使⽤配对样本T检验，配对关系是指类似实验组和对照组的这类关系。另外独⽴样本T检验两组样本个数可以不相等，⽽配对样本T检验的两组样本量需要完全相等。
T检验的第三种分析⽅法为单样本T检验。⽐如问卷某题项选项表⽰为1分代表⾮常不满意，2分代表⽐较不满意，3分代表⼀般，4分代表⽐较满意，5分代表⾮常满意，当想分析样本对此题项的态度是
否有明显的倾向，⽐如明显⾼于3分或者明显低于3分时，即可以使⽤单样本T检验。单样本T检验是⽐较某个题项的平均得分是否与某数字(例⼦是与3进⾏对⽐)有着明显的差异，如果呈现出显著性差异，即说明明显该题项平均打分明显不等于3分。此分析⽅法在问卷研究中较少使⽤，平均得分是否明显不为3分可以很直观的看出，⽽不需要单独进⾏检验分析。
3）卡⽅分析
卡⽅检验⽤于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如研究⼈员想知道两组学⽣对于⼿机品牌的偏好差异情况，则应该使⽤卡⽅分析。卡⽅是通过分析不同类别数据的相对选择频数和占⽐情况，进⽽进⾏差异判断，单选题或多选题均可以使⽤卡⽅分析进⾏对⽐差异分析。
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