Z检验法。
Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。适用于正态分布的总体，方差齐，独立性。
Z检验是T检验的特殊形式，T检验主要是针对样本数小于30例的统计分析，适用条件：正态分布，方差齐，独立性。当样本量n无穷大时，T检验和Z检验结果是一样的。
扩展资料Z检验和T检验的区别：
Z检验-方差已知的均值检验，考虑一个因素的影响，原假设H0：X1=X0（单样本检验）或 H0：X1=X2（双样本检验）。
T检验-方差未知的均值检验，考虑一个因素的影响，原假设X1=X0（单样本检验）或H0：X1=X2。
T检验和Z检验用于单因素双样本均值检验，T检验用于方差未知的情况，Z检验用于方差已知的情况。
参考资料来源：百度百科-Z检验
参考资料来源：百度百科-T检验
u检验与t检验的区别是：作用不同、适用条件不同以及应用不同。
一、作用不同
1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n <30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。
二、适用条件不同
u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。
三、应用不同
1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：应用领域于数理化学。
t检验的适用条件：
1、已知一个总体均数；
2、可得到一个样本均数及该样本标准差；
3、样本来自正态或近似正态总体。
以上内容参考 百度百科-u检验、百度百科-t检验
要检验两正态总体的方差是否相等需要用Z检验,Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用Z检验。
另外，对于Z检验我国的统计学教材大多采用U检验的说法。而国外英文统计学书籍，大多采用Z检验。
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