Levene 检验的样本量需要多大

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

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;---------------------------------------

前提条件是：第一,两样本必须是配对的.这里有两层意思,即一是两样本的观察值数目相同；两样本的观察值的顺序不随意更改.第二,样本来自的两个总体必须服从正态分布.

样本数量是在表1样本量字码中根据检验水平查询的,其中检验水平、AQL值是各企业内部规定,或者应客户要求确定的

方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t

因多数微量元素是金属离子,在碱性条件下易产生沉淀,故样本水里加酸保存.

试验涉及的内容不同,最小样本量的要求不同.一般最小样本量应不少于10个.仅供参考,呵呵.

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

按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有

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

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

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

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.

这和流程本身稳定性有关,其实流程越稳定,需要的样本量越少.实践中,这个和SPC的要求一样,一般要20到30组数据,每组样本量不小于4.这就是经常在实践中看到选25组数据,共100个数据来算CPK的原因

不可以的,因为T检验的参数t的计算公式中就有样本量n,所以没有样本量就不能算t值,这样也就不能进行t检验了.再问：那如果A:样本量为100,均数=117.8标准差为5.3B:为国家平均水平，均数=11

配对检验不需要进行方差齐性检验,因为配对比较的是每个个案前后的变化,本来前后数据变化都是采集一个样本的,所以方差肯定是齐的,不齐就是数据采集错误

通常t检验用于小样本的研究,只要保证抽样的质量,T的结果应该是可信的.问题是有些调查面临缺失数据,包括无应答等,使得实际使用的数据少于30,就会影响到检验.此外,如果在理论设定中研究多个变量,就要考虑

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作

t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验.惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同.也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equ