均数比较用t检验

比较两均值的检验首先要有假设,此处的原假设为H0：两均值相等,备则假设H1：两均值不等.p值为实际的显著性统计量,即在已知数据得出的结论下,犯弃真错误的概率小于0.01,弃真错误就是得出的结论否定了实

估计你本身不是学统计的,这块我们学的时候也是感觉很绕的.首先,P值是一个概率值,检验统计量发生的概率.或者说是当原假设为真的情况下,所得到的样本观察结果或者更极端结果出现的概率.如果p值很小,说明这种

1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才

就是对数据进行方差分析就行了,在得到的方差分析表中看数据,比如你检验水平为α=0.05,那你就看得到的p值,p值的检验正好和t值检验的方向相反,p

选C,一般t值越大所对应的p值就小,p小于0.05或是小于0.01就证明有显著性,也就越有理由认为总体均数不一样.

不可以,此时应该用单因素方差分析（ANOVA）,如果选择了两两的t检验,将会增大犯一类错误的概率.

看方差分析的事后检验,事后检验就是在自变量的主效应显著后具体看那几个水平之间有差异,正好就是你要表达的意思事后检验有很多,你可以挑选几个常用的看,LSD是检验力最强的,最容易发现显著建议不要直接用T检

独立样本和配对样本都是检验两组均值的差异如果超过两组的均值检验,就像你这个就应该使用单因素方差分析,oneanova

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

1physicalfactors,belongstothehierarchyofvariables,twocasesusingpairedchi-squareanalysis,otherfactors

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.

t值计算出的结果就相当于一个标准分数,不管一开始你的数据是什么单位,最后都会统一为以标准差为单位（当然前提是你的样本数据符合正态分布）,所以不需要什么单位,不过,你一开始两个样本的数据单位肯定是要一致

样本量小会使误差增大t=(X1-X2)/[S*√(1/N1+2/N2)]~t(n1+n2-2)S=√{[(n1-1)*S1²+(n2-1)*S2²]/(n1+n2-2)}求出的统计

T检验只是针对单一样本或双样本的,而且是对样本均值所进行的比较.单样本T检验是检验变量的总体均值和某指定值之间是否存在显著差异.而双样本T检验是检验两样本的总体均值之间是否存在显著差异.而且双样本检验

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.....

不可以使用配对t检验,应该使用重复测量测方差分析.配对t检验仅适用于2个不同时间点测量值的比较,而你的数据有4个不同时间点的测量值,因此应该使用重复测量测方差分析.此外,重复测量测方差分析可以做多因素

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

t和1.96比,如果t的绝对值大于1.96,则P小于0.05,差别具有统计学意义

标准写法是t检验和F检验t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.配对t检验：是采用配对设计方法