成对样本t检验的结果分析上限和下限是什么意思
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/23 05:48:52
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
T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值
看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问:所以说在1
有差异!方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00
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~
t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.
Sig=0.284是F检验的结果,也就是方差齐性检验的结果,这个结果表明你的数据方差相等,因此应该看第一行的结果.t=-13.261才是t检验的结果,其P值=0.000,表明实验组和对照组的结果有显著
第一行结果P(0.001)
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
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
t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).
采用非参数检验里面也有相关的检验方法
确实,配对样本t检验用于不同时间点,或两个相关测量结果的比较.在大多数情况下,这两组数据具有明显的相关性,因此这张表就是要告诉你是否存在显著的相关性.若存在显著的相关性(P0.05),你仍然可以使用配
第二个表格中你可以看到3个sig,第一个是方差齐性检验的显著性,P=0.593,代表所比较的两个班级数据的方差是齐性的,剩余两个sig一个是假设方差相等的时候计算出的t值的显著性(sig再问:什么叫做
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
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
做t检验结果肯定优先看t检验的结果,首先是看方差齐性,独立样本t检验的前提条件是方差齐性,方差是否齐性看t检验表格F旁边那个sig,如果sig>0.05,就是齐性,齐性时t检验结果看假设方差相等那一行
方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00
独立样本T检验前首先是要做一个方差齐性检验,也就是看你比较的两个独立样本组的方差是否具有统计学差异,如果有差异,也就是不齐性,说明两个组所属的分布不同,那么等于说两个组单位不同,就不具备可比较的条件,