我知道假设检验构造统计量目的是要服从某一分布，均值假设和方差假设他们统计量的构造形式是不同的也是服从不同分布，而统计量也不是随便就构造的吧，每个统计量的结构也要说明这个统计量的意义，但是我想问的是方差假设统计量的结构怎么不能和均值假设统计量的结构一样呢，冉而他们一个是之差，一个是之比，既然之差可以刻画参数之间的差异，为什么还要用之比这种形式？

小弟刚接触统计，有什么不对的，还请各位指正。

你去看看数理统计的书吧，这个问题很简单的，基础的数理统计都会讲这个的！两样本方差检验时，在原假设成立下，样本方差之比服从卡方分布。

样本方差之比，为什么要这样构造，样本方差之比的意义是什么？

这样比就是服从F分布，就可以用F检验！！先学基础数理统计吧，加深这方面的理解！

[此贴子已经被作者于2009-2-3 14:05:55编辑过]

谢谢斑竹的热情，我有所了解了

不管是F检验还是T检验,其实都是两个方差的比值问题.

方差分析的基本思想是将观测值与总的均值的离均差平方和分解为组间方差和组内方差，通过比较组间均方与组内均方看看差异来自哪里，如果主要来自各组的处理因素，那么这个比值应该很大，至少大于你所设定的某个值。这样就说明你检验的均值的差异有统计学意义。

t检验是两组变量的方差分析，其实你说的t检验是两者之差比上标准差只是表面，t方=F。