两组样本量差别有点大怎么比较请问（数学问题）：在知道两组样本数据的情况下，怎样较快速的比较两组数据的标准差的大小？

一、请教一个数学问题：样本容量不同的两组数据能否比较方差大小？

f检验就是方差分析，它是t检验的升级版。
两种检验都可以针对相关样本的平均数差异，只是f检验能够检查两个以上样本的平均数差异，而t检验只能检查两个样本。
但是，f检验其实也可以检验两个样本的平均数差异，只是大家用的比较少而已。

二、各组样本量相差较大可以行方差分析吗？

每组相等的检验效能最高不需要相等

三、样本量不同的两组数据如何比较好坏

用独立样本t检验应该可以。
一个变量为组别，一个变量为原始的单个回复量。

四、已知两个样本均值、标准差，不知道样本量，怎么进行比较？

用变异系数比较变异系数=标准差/样本均值变异系数越小，数据越好

五、请问（数学问题）：在知道两组样本数据的情况下，怎样较快速的比较两组数据的标准差的大小？

1) 如果都服从正态分布，用各自的最大值减去最小值除以6，谁的得数大(小)谁的标准差就大  (小)，该得数可作为标准差的近似值；
2) 把数据画出曲线，找出平均线，观察数据相对平均线谁的波动大(小)谁的标准差就大(小)；
3）再快一点，算出各自的极差，谁的大(小)，谁的标准差就大(小)；
4）同种变量，用上述方法可比较标准差的大小；
对于不同类的变量，最好用变异系数进行比较   更为合理。

六、请教一个数学问题：样本容量不同的两组数据能否比较方差大小？

最合理的答案确实应该是A。
如果不考虑样本代表性的话，方差与样本容量无关。
 并没有什么“样本容量相同”之类的隐含条件。
对于随机变量X， 方差VarX=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-(EX)^2. 对于样本容量n的一组样本x1~xn来说，方差=[Σ(i=1，n) (xi-t)^2)]/n， t为这组样本的均值. 注意上式中分母除掉了n， 所以在同样的“波动状况”下，方差与并不随n的增加而增加。
举个例子吧，甲样本是0.9和1.1各一个，乙样本是0.9和1.1各十个。
显然甲乙样本均值都是1，而从直观上看两样本的“波动状况”也相同。
按方差公式计算，两样本的方差也是一样的，并不因为乙的样本容量是甲的十倍而导致乙的方差更大。

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