非正态 配对样本

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.

两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较.至于数据输入,举个例子.比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

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

独立样本检验吧,配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的配对总体的均值是否有显著差异进行判断的,一般都是用于前后对比,如用一种教法教过后的成绩与之前的对比之类的.

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.

“两独立样本T检验”需要方差齐性检验,然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验,在软件操作中会有相关选项,具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验百度经验”.

1、这些小灰点就是缺省值,对结果没有影响,但在报告结果的描述性表格中能告诉你存在缺省值,以及缺省值的比例.要想删除这些缺省值,必需点击左侧的行数字按钮整行整行地选择,然后被选中的行就会变黑,然后在行数

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

你的数据有3个不同的时间点,不能使用配对样本t检验来分析（只有在仅有2个时间点的情况下才能使用配对样本t检验）,可以使用重复测量方差模型来分析你的数据,推荐你使用SPSS的GLMRepeatedMea

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

1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

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

我认为应该是独立样本.除非你在同一个人身上做对比,才是配对样本.再问：那比如10个人做手术，10个人手术前后均检测血压，那手术前后的血压进行t检验，这就是配对样本？？再答：我是这样的认为的。

T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.

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

独立样本是指我们得到的样本总体之间是相互独立的,比如我们要研究一个地区百姓的生活水平,要同时考察家庭的子女数x,父母的教育水平y,这就可以看到是独立样本.而配对样本则恰恰相反,是指我们得到的样本总体之

11.E12.G13.B14.C15.F