卡⽅检验、t检验和⽅差分析的区别
⼀、what
卡⽅检验就是检验两个变量之间有没有关系。新车购置税
以运营为例:
卡⽅检验可以检验男性或者⼥性对线上买⽣鲜⾷品有没有区别；
不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别；
如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析⾥去。
2、t检验
亦称student t检验（Student's t test），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。
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T检验是⽤于两个样本（或样本与体）平均值差异程度的检验⽅法。它是⽤T分布理论来推断差异发⽣的概率，从⽽判定两个平均数的差异是否显著。
3、⽅差分析
Analysis of Variance，简称ANOVA，⼜称“变异数分析”
从⽅差分析的⽬的来看，是要检验各个⽔平（因素中的内容）的均值μ1、μ2、…、μm是否相等（m为⽔平个数），⽽实现这个⽬的的⼿段是通过⽅差的⽐较（即考察各观察数据的差异）。通俗说，就是有没有变异。
⼆、卡⽅检验和⽅差分析的区别：
1、⼆者的基本思想不同
⽅差分析基本思想：变异分解，总变异=随机变异+处理因素导致的变异，⼜可以分解为总变异=组内变异+组间变异，F=组间变异/组内变异，F的值越⼤，处理因素的影响越⼤。
卡⽅检验基本思想：以卡⽅分布为基础，计算观察值和期望值之间的偏离程度。
2、适⽤的前提条件不同
⽅差分析：数据具有独⽴性、正态性、⽅差齐性。
杭州限行新规卡⽅检验：最⼩期望频数均⼤于1；⾄少4/5的单元格期望频数⼤于5；计算时如果单元格期望频数⼩于5要和其他种类合并；样本观察值量超过50。
3、适⽤的场景不同北京北汽鹏龙机动车拍卖有限公司
⽅差分析：均数间的多重⽐较（全部两两⽐较）、各组均数的精细⽐较（可以指定要⽐较的两个组，通过设定系数）、组间均数的趋势检验（为了利⽤分组变量中体现出的次序信息，⽬的不是为了拟合线性或⾮线性的模型，⽽是希望知道因素的⽔平改变时均数的变化趋势）。
卡⽅检验：单样本卡⽅检验、两样本卡⽅检验、两分类变量间关联程度的度量、Kappa⼀致性检验、Mcnemar 配对卡⽅检验、分层卡⽅检验。奕跑
三、卡⽅检验和t检验的区别：
卡⽅检验和T检验的前提条件（原假设）是对⽴的：
suv比较
卡⽅检验：假设没有相关性 T检验：假设没有差异（相等）