样本太小不服从正态分布可以进行独立样本检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/28 22:57:59
惹X~N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k~N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.
2σ^2/(n-1)由(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的塌方分布即(n-1)S^2/σ^2~χ^2(n-1)所以D((n-1)S^2/σ^2)=2*(n-1)(塌方分布的特性)进一步得出结果
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.
你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算
直接代公式n=1.96*1.96*6*6/(2*2).
T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问:THX!是我看书不认真,的确只要求方差齐即可。还想请教:如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素,筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别
采用非参数检验里面也有相关的检验方法
不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务
不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?
没什么不同.不过你要注意,均值的方差是单独X值方差的1/n(如果均值来源于n个样本的平均)
相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧
T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.
这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.
根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布
进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.
对于两个样本的分布不明确或者不是呈正态分布的时候,考虑用来检验两组是否存在差异的方法有四种:1、Mann-WhitheyU检验2、kolmoforov-smirnovz3、Mosesextremere
可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态
可以用非参统计,最常用的就是计算它们的“秩相关”:d:两组数据的等级差.n:数据对数.
首先,17个样本量远远不够说明问题.根据你所说的数据,样本平均数85分是不能从统计上说明总体的.从CLT定理上来说,样本量越大越好,一般情况下至少也要30个样本量以上.而且你这里也没有提供详细的抽样数