卡方分布表

卡方分布（Chi-Square Distribution）是一种连续概率分布，主要用于拟合优度检验和独立性检验。卡方分布表列出了不同自由度下的临界值，这些值用于判断观察数据是否与理论分布一致。例如，在医学研究中，卡方分布可以帮助研究人员评估某种治疗方法的有效性。

t分布表

t分布（Student's t-Distribution）适用于样本量较小且总体标准差未知的情况。它比标准正态分布更为陡峭，具有更长的尾部，这使得它更适合处理小样本数据。t分布表提供了不同自由度和显著性水平下的t值，常用于均值差异的显著性检验。

f分布表

f分布（F-Distribution）通常用于方差分析（ANOVA），以比较两个或多个样本的方差是否相等。f分布表给出了不同自由度组合下的临界值，这些值用于确定组间方差与组内方差的比例是否显著不同。

标准正态分布

标准正态分布（Standard Normal Distribution）是一种特殊的正态分布，其平均值为0，标准差为1。由于其简单性和对称性，标准正态分布被广泛应用于各种统计方法中。标准正态分布表提供了z分数对应的累积概率，这对于计算置信区间和假设检验至关重要。

综上所述，卡方分布表、t分布表、f分布表以及标准正态分布是统计学家和研究人员不可或缺的工具。通过正确使用这些分布表，我们可以更好地理解和解释数据，从而做出更加准确和可靠的决策。