比较两列数据差异是否显著 t检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/01 20:30:22
已知两组数据平均值 如何计算显著差异 即t检验中的p值

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

怎样在SPSS中用卡方检验来进行分组的百分比数据的比较,并由此判断几组数据之间有无显著性差异?

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问:           &

excel处理两组数据是否具有显著性差异,用什么方法比较合适?麻烦讲的具体些.两个柱状图上方的折线是什

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,

大学分析化学概念!两组数据的标准偏差是否存在显著性差异,用哪种检验法?

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

如何用Excel 中的公式对两组数据进行差异显著性检验?

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

SPSS 如何检验两组数据的显著性差异

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

请问在spss中检验两总体是否有显著性差异时怎样分辨是用参数检验还是用非参数检验?

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数(总体均值、总体方差等都是参数)检验一个大样本(一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准)分

关于Levene检验想要比较两组数据的显著性差异,利用t-test,但大家也知道使用t-test之前需要进行方差齐性检验

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

两个数据能否进行显著性差异检验?

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

计算两组间数据差异是否显著

根据两组样本量n的大小来判定n均小于30或50就选成组设计t检验;否则就选成组设计u检验.

下面题目如何利用卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义?

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

在SAS能否用多元回归的方法判定两组数据是否具有显著性差异

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

请问有什么数学方法判断两组多维数据是否有显著差异?

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

方差齐性检验不齐时,如何比较两组数据是否有显著性差异?

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

SPSS里求甲组的身高与乙组的身高是否具有显著性差异.两组样本量不一样.应该怎样检验!别光会说t检验!

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 检验如何判断两样本差异显著性

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

用SPSS做配对t检验时,那些数据能代表差异极显著?这三个表都有什么用?

看最后一个表(成对样本检验)的sig下面的值,这个表就是t检验的结果,sig小于0.05表示显著的差异,小于0.01表示极其显著的差异,从你的数据来看应该是对1和对6都存在显著性的差异.成对样本统计量

spss中如何检验两个组独立数据是否具有显著性差异?越详细越好!

不正确,应该输入一起再问:����һ����û̫����

想比较在三个不同水平之下,三组数据之间是否存在显著差异.进行方差齐性检验后,发现各水平下总体方差是不等的.这样我还可以继

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA;否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.