独立样本检验和方差分析区别

可以试着做一下,不过今天没时间,如果你不急的话,可以考虑接任务.

独立样本t检验试用于单因素被试间设计的差异检验,比如考察同一个班中不同性别学生的数学测验成绩是否有差异,就将男生的成绩列为一列,女生成绩一列进行独立样本t检验,即两组数据来自于不同组被试；配对样本t检

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

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站

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？

第一行结果P（0.001）

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.

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

你的数据有3个不同的时间点,不能使用配对样本t检验来分析（只有在仅有2个时间点的情况下才能使用配对样本t检验）,可以使用重复测量方差模型来分析你的数据,推荐你使用SPSS的GLMRepeatedMea

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

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.

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问：两组数据的时候不能用方差分析吗，如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢，就只能用独立样本T检验

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.

独立样本是指我们得到的样本总体之间是相互独立的,比如我们要研究一个地区百姓的生活水平,要同时考察家庭的子女数x,父母的教育水平y,这就可以看到是独立样本.而配对样本则恰恰相反,是指我们得到的样本总体之

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

用单因素方差分析