TABLES

统计分布表 — z、t、卡方、F

把统计教科书书末的四种分布表搬到了网页上。每张表都附有读法说明和例题。

标准正态分布表（z 表）— 累积概率 Φ(z)

z = −3.49 至 3.49 的标准正态累积概率 Φ(z) = P(Z ≤ z)，并说明行列读法、负 z 值和右尾概率。

t 分布表 — 各自由度的临界值

自由度 1–1000 及 ∞ 的 Student t 分布临界值，单侧 α 0.25 至 0.0005 并附对应的双侧水平，含 t 检验与置信区间示例。

卡方分布表 — 临界值 χ²(α, df)

自由度 1–100 的卡方分布右尾临界值（α 0.995 至 0.001），并举例说明拟合优度检验和独立性检验中自由度的确定方法。

F 分布表 — α = 0.05 与 0.01 的临界值

按分子自由度 df₁ 和分母自由度 df₂ 列出的 α = 0.05 与 0.01 的 F 分布临界值，含方差分析和方差齐性检验示例。

查表还是用计算器？

查表适合查找常用显著性水平下的临界值。如果像考试题那样只需要 α = 0.05 或 0.01，查表就足够了。

如果需要精确的 p 值，或表中没有的自由度（例如 Welch t 检验的小数自由度），请改用计算器。本站的 t 检验、卡方和正态分布计算器与这些表使用相同的算法，任何数值都能计算。

精度

表中数值由基于不完全贝塔函数和不完全伽马函数的数值算法计算后再四舍五入。由于舍入，可能与印刷版教科书的表在最后一位相差 1。

该用哪张表？

z 表：正态分布变量的累积概率；总体标准差已知时的检验与区间估计
t 表：小样本且总体标准差未知时均值的检验与置信区间
卡方表：分类数据的拟合优度检验与独立性检验；方差的置信区间
F 表：方差分析（ANOVA）、两个方差的比较、回归模型的检验