学生T分布计算器
T分布（也称为学生 T 分布）是一类分布，它们看起来几乎与正态分布曲线相同，只是略短和略粗。当样本量较小时，可以使用 t 分布代替正态分布。样本量越大，t 分布看起来越像正态分布。事实上，对于大于 20 的样本量（例如自由度更大），分布几乎与正态分布完全相同。
如何计算 T 分布的分数
当您查看 t 分布表 时，您会发现您需要知道“df”。这意味着“ 自由度 ”，只是样本量减去 1。
第 1 步： 从样本量中减去一个。这将是你的自由度。
第 2 步： 左侧的 df 查找 t 分布表 。
当您想要弄清楚是否应该接受或拒绝零假设时，可以使用 T 分布（以及相关的 t 分数）进行假设检验。 此图的中心区域为接受区域，尾部为拒绝区域或多个区域。在此特定的双尾检验图中，拒绝区域以蓝色阴影表示。尾部的区域可以用z 分数或t 分数来描述。例如，左图显示尾部的区域为 5%（每侧 2.5%）。z 分数为 1.96（来自z 表），代表与平均值的1.96 个标准差。如果 z 小于 -1.96 或大于 1.96，则拒绝零假设。
一般来说，当样本量较小（少于 30）或不知道总体标准差时，会使用此分布。出于实际目的（即在现实世界中），几乎总是如此。
因此，与基础统计课不同，您在现实生活中使用它的次数可能比正态分布要多。如果样本量足够大，则这两个分布实际上相同。