若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。判断两总体方差是否相等,用F检验。 在t检验中,如果假设检验的目的是比较大于小于之类的就用单侧检验,等于、是否相同之类的问题就用双侧检验。 二、卡方检验 是对两个或两个以上样本率(构成比)进行差别比较的统计方法,在临床和...
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...
单因素方差分析与独立样本 T 检验的区别主要在于分析的分组个数,独立样本 T 检验支持 2 个分组,超过三个分组需要采用方差分析,从原理上来说本来 t 检验和 F 检验在公式上推倒上是可以相通的,两个检验的条件都得符合正态性和方差齐性 双因素方差分析用于分析两个因素的不同水平是否对结果有显著影响,以及两因素...
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 卡方分布的定义:Q=∑i=0nξi2,ξi∼N(0,1) ...
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...
1、方差分析 单因素方差分析用于检验单因素水平下的一个或多个独立因变量均值是否存在显著差异,即检验单因素各个水平的值是否来自同一个总体。由此可以看出,用于分析的数据包括一个因素(自变量)、一个或多个相互独立的因变量。注意,因变量必须是连续型变量。
相对来讲,独立样本T检验在实验比较时使用频率更高,尤其是生物、医学相关领域。针对问卷研究,如果比较的类别为两组,独立样本T检验和单因素方差分析均可实现,研究者自行选择使用即可。 3)卡方分析 卡方检验用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况,则应该使用卡...
检验条件:差数服从正态分布3、两随机样本均数t检验。检验条件:正态分布、方差齐性从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时 候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方 差相等,则直接用t检验,若不 2、等,可采用t检验或变量变换或 秩和检验等方法。判断两总体方差是否相等,用F...
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...
探究统计学领域中几个核心检验方法:卡方检验、t检验及方差分析(ANOVA)。卡方检验与t检验均基于分布理论,卡方分布用于卡方检验,t分布则适用于t检验。这些理论虽源自假设,但在实际应用中却大放异彩。卡方检验,以卡方分布为理论基础,主要应用于分类数据的比较分析。其公式为卡方统计量与自由度的比值。