两组数据的差异具有统计学意义

你这个只有一个数据,怎么能做统计呢,一眼就看出来哪个大哪个小了.统计是一门概率学,是指在众多样本量中,得到一个均数和标准差,然后通过两组的均数和标准差做统计分析,看是否具有统计学意义.统计是需要样本量

analyze--descriptive--crosstabs点进去之后row为实验处理（组别）,column为人数点statistic勾选CHI-square,OK数据录入效果图为Variable1

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析（OneWayANOVA）.这里有具体的公式和步骤

下一个试用的方差分析软件,轻松搞定.不过你要好好研究,才会运用

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选（为0的就是此数据在另一列里找不到）；柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问：不是想找两列数有什么不同，

描述为“差异有/无统计学意义”是正确的常规的说法

方差分析T检验都可以分析---一般线性模型----比较一组内的就用单变量比较两组间就用多变量因变量放20-50的那个变量固定因子放6个时间点的分组变量再问：谢谢，不过没太看懂啊……可能是我没说清楚。我

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

秩和检验就行再问：如果就用SPSS12.0软件进行卡方检验应该如何？再答：你是有序的资料卡方不行

根据费希尔的理论,当p值小于0.05时在统计上是显著的,一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平.但具体来说,还应根据预先设定的显著性水平来判断.

什么也不懂,一时失神,竟离开了妇人自我抚慰伤---你时刻让我惊醒眼泪还会时而不时的流下呢我合上眼,想到水.一朵鲜嫩的笑虔诚的祈祷哈哈

x2=6.344377P=0.174864差异不显著再问：��������������������ݵıȽϣ����̡��޾ơ���ʳ���˶�����ʵ��������ʴ�90%���������ֻ�

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异

原核细胞指没有核膜且不进行有丝分裂、减数分裂、无丝分裂的细胞.这种细胞不发生原生质流动,观察不到变形虫样运动.鞭毛呈单一的结构.光合作用、氧化磷酸化在细胞膜进行,没有叶绿体、线粒体等细胞器的分化,只有

统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

不清楚你的问题是什么,不过大概猜猜是以下的意思比如你有两组学生的考试成绩,现在考察这两个组的学生的成绩的平均值是否一样.当然观测到的样本几乎不可能会两个均值正好一样,所以我们用分布这个概念来做这个事情

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K