处理组与对照组数据显著相关

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

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，

有helpestat

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

把数据输入spss中,如果为独立样本,那么就一列输入组别,定义变量第一组为1,第二组为2,以此类推,第二列输入数据,输入每个数据,这样就可以得到两列数据,然后选择spss中analyze下的compa

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

对照是实验所控制的手段之一,目的在于消除无关变量对实验结果的影响,增强实验结果的可信度.在对照试验中涉及实验组和对照组,至于哪个作为实验组或对照组,在不同的对照类型中判断依据不同.实验组：1、接受变量

你的数据属于计量资料：1.建立两个变量：1.组别在value中定义1=A2=B；2.数值：2.进行正太检验：选择分析—频率—按要求输入变量数值-运行后看偏度/系数是否《1.96,峰度/系数是否《1.9

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

貌似要用卡方检验

你好P>0.05认为符合正态分布再问：你好，再问下，是上面两个检验都是只要p＞0.05就认为是服从正态分布吗？再答：上面两个方法等价

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

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

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

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

解题思路：对照组与实验组的含义与区别解题过程：设计对照实验是生物学实验探究的常用方法，常用的对照方法有条件对照、相互对照、自身前后对照、空白对照等，在相互对照和自身前后对照中，各组实验都是是实验组，那

通常,一个实验总分为实验组和对照组.实验组,是接受实验变量处理的对象组；对照组,对实验假设而言,是不接受实验变量处理的对象组.并且各个实验组多数情况可以相互对照.来自高中生物书.

如果这是4组独立样本数据的话,用Welch方差分析或非参数检验法Kruskal-Wallis检验进行分析.结果如下：分析结果表明,四组数据之间没有显著性差异.  再问：能不能简述一