比较两个值是否具有显著性差异
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/13 19:46:21
这是拟合优度检验,首先把数据输正确原假设:无显著性差异.备则假设:有显著性差异.SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57.将得出的卡方值的显著
先看问题,根据实际提出假设,小于0.05或0.01,那么否定假设,大于0.05或0.01那么接受假设.如果是T检验的话用2-tailed比较,如果是用SPSS的话就直接用sig.(2-tailed)或
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,
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
用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异
F检验就是方差分析,它是T检验的升级版.两种检验都可以针对相关样本的平均数差异,只是F检验能够检查两个以上样本的平均数差异,而T检验只能检查两个样本.但是,F检验其实也可以检验两个样本的平均数差异,只
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.
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.
貌似要用卡方检验
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.
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1.小概率原理:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的
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
"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest;如
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
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
不正确,应该输入一起再问:����һ����û̫����
不能用t-test检验差异性,但频率可以用交叉表中的卡方检验差异显著性.通过检验,结果为:X2=79.347,df=1,P=0.000<0.001说明,两种频率之间存在极显著性差异.
看sig啊再问:total那行是什么意思?再答:总变异