χ2检验与F检验

[[Z检验与t检验|Z检验、t检验]]检验的是均值，但两组数据均值相同不代表它们一样稳定——离散程度（方差）本身也需要单独检验。检验单个总体的方差是否等于某个目标值，用χ2检验（卡方检验）：检验统计量服从自由度n-1的χ2分布，自由度越大越接近正态分布。想比较两个总体的方差谁更大谁更小（比如设计方案A和方案B哪个用户评分更稳定），用F检验：把两组样本各自算出的无偏方差相除得到F值，F值服从由两组自由度共同决定的F分布，而且因为是比值，两组样本数量不需要相等也能直接比较。这提醒一个常被忽视的分析维度：比较两个方案时，只看”平均分谁高”是不够的，”谁的结果更稳定、波动更小”往往同样重要，而这正是方差类检验存在的意义。