T检验主要用于比较两个样本的均值是否有显著差异。其中,X是定类变量(两个类别),Y是定量变量。 基本假设: 正态分布假设:样本数据应来自正态分布的总体。 方差齐性假设:两组样本的方差应相等。 独立性假设:两组样本应相互独立。 单样本T检验:用于分析样本数据与一个特定数值之间的差异。 ✅ 举例:研究某城市这...
T检验主要用于比较两组数据的平均值是否有显著差异。X是定类变量(两个类别),Y是定量变量。 基本假设: 正态分布假设:样本数据应来自正态分布的总体。 方差齐性假设:两组样本的方差应相等。 独立性假设:两组样本应相互独立。 单样本T检验:用于分析样本数据与特定数值之间的差异。 例如:研究某城市这一年的平均气温...
卡方检验基本思想:以卡方分布为基础,计算观察值和期望值之间的偏离程度。 2、适用的前提条件不同 方差分析:数据具有独立性、正态性、方差齐性。 卡方检验:最小期望频数均大于1;至少4/5的单元格期望频数大于5;计算时如果单元格期望频数小于5要和其他种类合并;样本观察值量超过50。 3、适用的场景不同 方差分析:...
2、T检验T检验通常用于比较两个样本的均值是否有显著差异，其中X是定类变量（两个类别），Y是定量变量。基本假设：正态分布假设，样本数据应该来自正态分布的总体。方差齐性假设，两组样本的方差应该相等。独立性假设，两组样本应该相互独立。单样本t检验用于分析样本数据与一个特定数值之间的差异情况。单样本 T 检...
方差分析主要用来比较三个及以上样本的均值是否有显著差异。简单来说,就是判断我们对多组数据的比较是否有意义。 T检验适用于两组样本的均值是否有显著差异的情况下。换句话说,我们可以通过T检验来比较两组数据是否有明显差别。 卡方检验则主要用来检验两组或多组资料的差别是否显著。它适用于分类数据,如性别、学历...
方差齐性假设:两组样本的方差应相等。 独立性假设:两组样本应该是相互独立的。 单样本T检验:用于分析样本数据与特定数值之间的差异。例如:研究某个城市某一年的平均气温是否与历年平均气温显著不同。 配对样本T检验:用于检验两组配对数据(如实验前后)之间是否存在差异。例如:分析参与者在实验前后的体重是否有显著变化...
T检验是一种统计方法,主要用于评估两个样本的平均值是否存在显著差异。其中,X代表分类变量(通常有两个类别),Y代表数值变量。 基本假设 正态性假设:样本数据来自正态分布的总体。 方差齐性假设:两个样本的方差相等。 独立性假设:两组样本相互独立。 类型 单样本T检验:用于比较样本数据与一个已知值之间的差异。
二元高斯分布,即只有2组变量,用t检验 多元高斯分布,用方差分析 非高斯分布:秩和检验,这里不讲 1. 卡方经验 回顾下卡方,个人认为t分布现实生活中是不存在的,卡方分布提出的主要意义是用来做卡方检验;t分布也是一样的,只存在于t经验中,极少情况下去拟合数据 ...
针对不同的数据类型,研究者需要使用不同的方法和统计量来实现具体的差异性研究问题。差异研究通常包括以下几类分析方法,分别是T检验、方差分析和卡方检验。 其实核心的区别在于:数据类型不一样。如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析;如果是定类和定量,此时...
方差齐性假设:两组样本的方差应相等。 独立性假设:两组样本应相互独立。 单样本t检验:用于分析样本数据与一个特定数值之间的差异。 配对样本T检验:用于检验两列样本数一样的数据之间是否存在差异。 独立样本T检验:用于两组定量数据是否呈现差异性。📊方差分析 ...