两样本非正态分布用什么检验

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/16 06:16:47
两样本非正态分布用什么检验
SPSS多样本非参数检验,

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

用SPSS,独立样本没通过T检验,但是通过了非参数检验,说明什么?

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

问卷分析 两样本比较是否有统计学差异用什么方法

ttest比较两组的平均值差异chisquare比较两组的频率差异ANOVA比较两组或者更多的显著值差异

为什么SPSS检验为正态分布了,可P值还是0呢,这已经是经过对数转换之后的分析了,用的非参数检验.

这个看渐进显著性是拒绝原假设,即不是正态分布的.你可用其他方法啊,比如D检验,W检验,还有偏度和峰度的联合检验,《正态性检验社梁小筠1997年5月第1版》,还有其他适合大样本的数据的检验方法.再问:那

作两样本均数比较的t检验时,正确的理解是()求解释!

选C,一般t值越大所对应的p值就小,p小于0.05或是小于0.01就证明有显著性,也就越有理由认为总体均数不一样.

医学统计学考题:整体设计为完全随机多个正态分布的四组样本均数的统计比较方案,可不可以用两样独立样本均数的T检验方法进行(

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.

求问以下非正态分布,多样本秩和检验结果有无统计学意义,如何判断.

子集1:G2子集2:N2,G1,SS,SLE子集3:G1,SS,SLE,G,N1子集4:G0结论:子集内无统计学意义,子集间有统计学意义.即:G2与所有均有统计学意义;N2与G2,G,N1,G0均有统

两个独立样本t检验,如果样本非正态分布怎么办?用spss

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

spss 检验正态分布

选择菜单analyze(分析)——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量(X)选入Variable(s)列表框中,点O

两样本t检验 用SPSS怎么操作

在分析----均值比较当中有独立均值t检验和配对检验,如果你不是一一配对数据就用独立样本t检验再问:我要求的是20个人的语文和数学成绩的差异,该用什么方法呢?我看有的地方写要用相关样本t检验,那该怎么

t检验的配对和两样本独立

同一棵树,在春秋季各测1次,两者比较必须用配对t检验,而且检验效率很高.软件做的不用查表.再问:不是的,是同一种树,分别在一批在春季栽植,一批在秋季栽植的。用什么T检验再答:那应该用t检验或者u检验了

多元正态分布如何检验?

1方法  性质1:设X是一个随机变量,其分布函数为F(x),则Y=F(X)服从在〔0,1〕的均匀分布.  性质2:设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本,其分布函数为F(x),由性质1可知,在概率意

24个观测值的小样本,在spss中使用非参数检验/1样本k-s方法检验么?为什么我的检验结果是符合正态分布,但逐步回归建

SPSS的1样本k-s方法检验的计算不正确,应使用Explore过程进行正态性检验.AnalyzeDescriptiveStatisticsExplore...再问:那spss中,使用Explore过

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

对3组方差不齐(非正态分布)的数据进行均数比较,能用单因素方差分析么?目前用了Kruskal-Wallis检验

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问:不好意思,能稍具体么,怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

在样本不满足正态分布和方差齐次的条件下,多组均数之间两两比较用什么检验?

这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分(中)位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.

t 检验如何判断两样本差异显著性

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.