单样本非正态分布的参数检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/18 17:59:24
SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS
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
这个看渐进显著性是拒绝原假设,即不是正态分布的.你可用其他方法啊,比如D检验,W检验,还有偏度和峰度的联合检验,《正态性检验社梁小筠1997年5月第1版》,还有其他适合大样本的数据的检验方法.再问:那
你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算
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
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
采用非参数检验里面也有相关的检验方法
符号秩和检验就行analyse---nonparametrictest--2independentsamplesWald-Wolfowitz游程检验也行自己选一个非参的就行里面有个testtype就是
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.
如果P值小于0.05,拒绝原假设,说明在0.05的显著性水平上,两次测量的差异是显著的,或者说,这个差异具有统计学上的意义.统计人刘得意
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
卡方检验,是一种用途较广的计数资料的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优
SPSS是一个样本KS计算的测试方法是不正确的,你应该使用正态性检验的探索过程.描述性统计分析探索...
SPSS的1样本k-s方法检验的计算不正确,应使用Explore过程进行正态性检验.AnalyzeDescriptiveStatisticsExplore...再问:那spss中,使用Explore过
根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布
秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问:不好意思,能稍具体么,怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....
这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分(中)位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.
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.
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