卡方检验:单样本卡方检验、两样本卡方检验、两分类变量间关联程度的度量、Kappa一致性检验、Mcnemar 配对卡方检验、分层卡方检验。 三、卡方检验和t检验的区别: 卡方检验和T检验的前提条件(原假设)是对立的:
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...
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,此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上;此时只能使用方差分析。方差分析,用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况T检验,用于分析定类数据与定量数据...
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...
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) ...
独立样本T检验:用于判断两组独立定量数据之间是否存在差异。例如:研究男性和女性的身高是否有显著差异。🌸 卡方检验 卡方检验主要用于比较定类变量之间的关系。其原理是比较实际观测值与理论期望值的差异,如果达到一定程度,则说明存在显著关系。例如:分析不同学历的人对网上购票的态度是否存在显著差异。🌸...
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。举例：研究不同年龄段人群对于某一品牌的认知程度是否存在差异方差分析、T检验、卡方检验如何区分？从理论上方差分析的分析变量（定量变量）Y 需要满足正态性检验与方差齐检验，如果不满足，建议采用非...
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...