方差不齐时怎么检验两组数据的差异
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/05 19:41:25
你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较(与某一个固定值比较)?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量
如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型:x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------
小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离
独立样本T检验结果中含两种检验:方差齐性(Levene)检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以
利用SPSS进行两个总体均值之差的t假设检验步骤:1.在SPSS中先定义变量,如上图中的“组别”、“产后并发症”等,并将变量数据录入,如“产后并发症”变量数据11.52与5.94;2.选择菜单:【An
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
你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面
由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能
对于乘以两个样本大小数值倒数之和,这是概率修正,代表误差来源,和抽样要除n是类似的道理.
50组数据就没必要去分析方差齐性了再问:SPSS里显示:warningTestofhomogeneityofvariancescannotbeperformedfor单株果重becausetherea
非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型
如果是在每个原来数据基础上加一个数得到的一组新数据.方差不变.如果是乘一个数,方差变为这个数的平方倍.
这话的意思似乎应该是:多组数据经方差齐性检验后方差不齐(因此不能使用方差分析),采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.
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方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差
数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.
尝试做一些变换,反正弦变换,倒数变换,平方根变换等.
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.....
1.方差=【4+1+0+1+4】/5=22.方差=【4+1+0+1+4】/5=23.方差=24.方差=2分析:1(x)和2(y)两组数据的关系:y=x+20,Ey=Ex+20,Ex=3Ey=23Dy=