独立t样本检验与非参数检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/16 01:47:20
独立t样本检验与非参数检验
用SPSS,独立样本没通过T检验,但是通过了非参数检验,说明什么?

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

spss 独立样本T检验

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

spss独立样本t检验结果t值为负值

负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值~·打个比方,对照组的均值是3.50±0.59,研究组的是4.04±0.45T值-4.318也就是说后面研究组的数据大于对照组的~就是负~

单因素方差分析,与独立样本t检验

方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问:谢谢!如果方差不齐,用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗?

SPSS独立样本t检验的样本如何检验其是否符合正态分布?

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

spss 独立样本t检验结果分析

第一行结果P(0.001)

spss独立样本t检验解读

左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.

spss独立样本t检验

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

两个独立样本t检验,如果样本非正态分布怎么办?用spss

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

关于T检验,Z检验,F检验,卡方检验,多方回归,独立样本T检验,配对样本T检验,还有相关性,方差分析.

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

如何判断用独立样本T检验还是配对样本T检验

在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本.如何判断是独立样本还是相关样本呢?举例说明:(独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏.考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有

怎样判断是独立样本还是配对样本T检验

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

配对样本T检验跟独立样本T检验有什么差别啊

给你举两个例子——配对样本T检验:现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

独立样本T检验与配对样本T检验的区别

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

以下这种情况是配对样本t检验还是独立样本t检验

我认为应该是独立样本.除非你在同一个人身上做对比,才是配对样本.再问:那比如10个人做手术,10个人手术前后均检测血压,那手术前后的血压进行t检验,这就是配对样本??再答:我是这样的认为的。

独立样本t检验和单样本t检验的区别是什么,怎么判断是用独立样本t检验还是单样本t检验

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.

spss中独立样本t检验与meas、单因素方差分析的区别

t检验用于比较两组均数是否有差异:单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.

关于统计方面的知识:请问我想比较两组数据之间有误差异性,是用独立样本T检验还是非参数检验,

选用非参数检验的情况有:①总体分布不易确定(也就是不知道是不是正态分布)②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等(比如一段的数据是>50,是一个开区间).一般可以选择参数