配对设计的数据进行两独立样本均数t检验

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

两种理解方式,你自己选择：1.独立和配对的标准误不同,算出来的话独立的大,所以相应t值减小,p值增大,这样一来独立的结果较配对的结果在t分布图的左边,这样就有更多的机会纳伪,更少的机会弃真,所以增加了

不可以,此时应该用单因素方差分析（ANOVA）,如果选择了两两的t检验,将会增大犯一类错误的概率.

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

独立样本和配对样本都是检验两组均值的差异如果超过两组的均值检验,就像你这个就应该使用单因素方差分析,oneanova

t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).

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

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

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

重新打开spss试试啊再问：首先感谢您的帮助！已经重新安装了。现在又遇到了另外一个问题，在做独立样本T检验判断两组是否具有方差齐性算出F和P值结果是有方差齐性的那我列三线表的时候写上了F值那P值是写刚

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。

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

首先,你要看方差齐性检验结果,如F值后面的那个Sig值,也就是P值小于0.05,那就看后面方差相等的T检验结果,比如问1,方差齐性检验结果P=0.0120.05,结果无统计学意义；问2,方差齐性检验P

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

独立样本T检验是检验抽样数据的平均值是否等于总体样本的平均值.数据要求1、你的数据2、在testvalue中输入总体均数

选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）.一般可以选择参数