具有相关性是否是配对t检验的必要条件

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.

估计你本身不是学统计的,这块我们学的时候也是感觉很绕的.首先,P值是一个概率值,检验统计量发生的概率.或者说是当原假设为真的情况下,所得到的样本观察结果或者更极端结果出现的概率.如果p值很小,说明这种

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.

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

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

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

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检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

同一棵树,在春秋季各测1次,两者比较必须用配对t检验,而且检验效率很高.软件做的不用查表.再问：不是的，是同一种树，分别在一批在春季栽植，一批在秋季栽植的。用什么T检验再答：那应该用t检验或者u检验了

欢迎使用 Minitab,请按 F1 获得有关帮助. 回归分析: Y 与 X回归方程为Y = 135 

第一个表示样本基本统计信息第二个表是两组数据的相关性,sig小于0.05,说明有显著相关第三个表是关键的t检验结果,同样是看sig的值,小于0.05,说明两组的均值有显著差异根据表中的两组均值大小可以

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

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这

不是.相关性检验是两个或多个变量间的相关问题,而自相关主要发生在时间序列分析中,考虑的是变量在不同时间段的相关性.