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T检验与R检验存在哪些相关性？

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T检验与R检验存在哪些相关性？

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首席刘经理

资深崔经理资深崔经理证券经理

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从业认证| 从业10年+

您好，您所说的这个比较复杂，您可以多看看相关的信息，祝您投资愉快！！！

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发布于2017-11-13 18:18 深圳

还有疑问？看看专业认证经理怎么说

9名认证经理当前在线>

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资深-于经理资深-于经理证券经理

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入驻8年

您好，相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。

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发布于2017-12-5 09:55 成都

祝经理祝经理证券经理

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从业认证| 从业10年+

1、独立性检验针对于类别型变量（区别于定量变量），基于频数表或者列联表来判断两个因素的独立性。原假设是两个因素相互独立，P(AB)=P(A)P(B)。如果得到的p值较大，说明原假设不成立，两因素不独立，可以进而计算phi系数、列联系数和Cramer'sV系数等来判断相关性。
2、相关性的显著性检验是针对于定量变量。对定量变量计算出相关系数之后，来计算对于原假设：变量间不相关（即总体的相关系数为0），来进行检验的工具，R中自带函数为cor.test()。
3、t检验是一种基于正态分布的参数方法。和1、2两种检验解决的问题不同，它是针对σ2未知，关于μ的检验。

关于以上问题，举一个例子：
有四组数据性别，地区，年龄，血糖。
1、当想要研究性别，地区与年龄关系，由于性别和地区是类别型变量，可以用独立性检验；
2、当想要研究某一地区内男性的年龄和血糖的关系，由于年龄和血糖是定量变量，可以计算相关性然后用相关性检验；
3、当想要研究某一年龄段，不同地区男性之间的血糖是否处于同一水平，可以采用t检验。

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发布于2019-7-2 11:19 成都

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量化张经理量化张经理证券经理

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入驻5年

您好，T检验和R检验虽然属于不同类型的假设检验（T检验主要用于均值差异的检验，R检验用于变量之间关系的检验），但它们之间有以下联系：

在检验Pearson相关系数的显著性时，可以利用T检验计算相关系数的显著性。
T检验和相关性检验都涉及p值的计算，用于判断样本中的差异或关系是否具有统计学意义。
高度相关的变量在T检验中可能会导致较显著的结果，因为相关性减少了样本间的误差。

因此，尽管T检验和R检验用于不同类型的分析，它们在某些情况下是可以结合使用的，尤其是在分析数据间关系或差异时。

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发布于2025-1-6 15:58 德阳

资深关经理资深关经理证券经理

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从业认证| 从业4年

两者都属于假设检验，核心用来判断统计显著性。T 检验主要检验回归系数是否显著不为 0，看单个变量对因变量的解释力；R 检验（相关系数检验）检验变量之间线性相关关系是否显著。R 显著不代表回归系数 T 一定显著，存在多重共线性时容易出现矛盾，实操中一般搭配使用，不能只看单一检验结果。需要我给你一份回归模型检验判断思路。

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发布于2026-11-9 17:14 深圳

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李经理李经理证券经理

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入驻9年

您好，这个技术分析相对复杂，建议多看专业书籍的，祝您投资顺利

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发布于2017-11-9 16:10 北京

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陆经理陆经理证券经理

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入驻8年

你好，主要存在的相关性就是一种自变量和因变量之间的关系，需要经过一定的分析后才能得出。

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发布于2017-12-5 14:05 北京

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首席刘经理首席刘经理证券经理

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入驻10年+

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您好：r是偏态的，但可以构造一个统计量，使得这个统计量服从t分布，即对称。

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发布于2017-11-7 15:36 天津

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首席刘经理首席刘经理证券经理

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入驻10年+

您好：t分布的图像是随着自由度（df=n-1）而变化的。所以用t分布还是正态分布就和样本量大小有关系了，当n足够大时t分布的确可以看成正态分布，但当样本量不够大时这两种分布的差距还是较大的，自由度越小的话图像尾部会变高，如果这时用正态分布计算会使误差变大。

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发布于2017-11-7 15:36 福州

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陈经理陈经理证券经理

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入驻10年+

这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值，主要是sig，一般只要sig<0.05，就认为两组出具的差异显著，具备统计学意义第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成，前面一部分是方差齐性检验（levene检验），方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一，理论上说要满足齐性的条件（也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig

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发布于2017-11-7 16:09 南京

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