样本量不同的t检验

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据

前提条件是：第一,两样本必须是配对的.这里有两层意思,即一是两样本的观察值数目相同；两样本的观察值的顺序不随意更改.第二,样本来自的两个总体必须服从正态分布.

试验涉及的内容不同,最小样本量的要求不同.一般最小样本量应不少于10个.仅供参考,呵呵.

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

1、这些小灰点就是缺省值,对结果没有影响,但在报告结果的描述性表格中能告诉你存在缺省值,以及缺省值的比例.要想删除这些缺省值,必需点击左侧的行数字按钮整行整行地选择,然后被选中的行就会变黑,然后在行数

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10

独立样本的T检验过程用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体,相当于检验两个正态分布总体的均值是否相等,即检验假设Ho：μ1=μ2是否成立,此检验以T分布为理论基础.配对样本用于检验两个相关的样

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

设xb=均值,xi=检验值,x^2=x*x,x^(1/2)=x平方根,均值差值={[∑(i=1,n)(xi-xb)^2]^(1/2)}/|xb|>0如果以百分比表示,均值差值=100%*{[∑(i=1

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

t检验没有要求两个组的样本数量必须相同,不相同的也是一样的做

不可以的,因为T检验的参数t的计算公式中就有样本量n,所以没有样本量就不能算t值,这样也就不能进行t检验了.再问：那如果A:样本量为100,均数=117.8标准差为5.3B:为国家平均水平，均数=11

通常t检验用于小样本的研究,只要保证抽样的质量,T的结果应该是可信的.问题是有些调查面临缺失数据,包括无应答等,使得实际使用的数据少于30,就会影响到检验.此外,如果在理论设定中研究多个变量,就要考虑

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作