统计学什么时候用T检验,什么时候用方差

如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.

首先区别这两个样本是独立样本还是配对样本,独立样本就需要用独立样本T检验,配对样本要用配对样本T检验.上面两组是独立样本,需要用独立样本T检验

在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.

2.在那样的情况下用卡方检验两两差异不怎么好,t检验也是,还是参照1的检验方法吧.3.不用就无需纠结啦,同统计学的方法很多的,要选好一点的方法,

one-sampt检验举例：一个班的平均身高是不是为1.70m独立样本t检验,应该是2个独立样本,举例：比较一个班里,男生和女生的评价身高是不是一致配对样本t检验：配对的比较举例：评价一个药的降压效果

估计你本身不是学统计的,这块我们学的时候也是感觉很绕的.首先,P值是一个概率值,检验统计量发生的概率.或者说是当原假设为真的情况下,所得到的样本观察结果或者更极端结果出现的概率.如果p值很小,说明这种

两者从本质上来说是一回事,都是平均数的差异检验.区别是如果只有两组进行分析就用T检验,如果三组就用F检验,这就是他们最简单的区别了.再问：请问下表能坐f检验过t检验么？用execl怎么做呢？暑时寒时开

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验0

你得先看做什么分析,定量资料的t检验分为成组t检验和配对t检验呢,先进行假设检验,设定原假设和备择假设,然后检验数据是否满足正态性,独立性和方差齐性,满足前提条件再进行计算

关于统计学中的f值,在统计学中有专业而且权威的论述.在这,就我的理解,简单的说：f值用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度.也就是常说的求样本p值,当p值的结果为0.05≥p>0.01被认为是具有统

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问：两组数据的时候不能用方差分析吗，如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢，就只能用独立样本T检验

不能简化为率的比较,也就是说不能以比代率.这是个构成比资料.内部不能比较,也不能用非参检验.两者不能比较.只能做一简单统计描述就可以了.愚见,不对之处,请海涵.

根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康

n表示样本容量,d.f表示自由度d.f=120时t分布是正态分布d.f越大,t分布的图形越“尖”.自由度的确是样本量减一.二楼的同学,我是现在在大学专门学统计学的...自由度:d.f.全称degree

不可以使用配对t检验,应该使用重复测量测方差分析.配对t检验仅适用于2个不同时间点测量值的比较,而你的数据有4个不同时间点的测量值,因此应该使用重复测量测方差分析.此外,重复测量测方差分析可以做多因素

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这

如果是指标是某个均值.可以利用两样本方差未知的均值检验（t检验）而且个人觉得,利用单因素方差分析也可以做.

属于独立样本T检验,公式很复杂,手工计算在不出错的情况下得半个多点,用spss或sas统计软件很方便.P>0.05拒绝原假设说明在a=5%的水平下有显著差异,也可以查表比较t统计量的大小做判断.希望有

方差分析完全胡扯.方差分析是对定量资料多组分析用的.t检验也不靠谱,t检验是对定量资料两组分析用的.楼主的资料为二分类定性资料.卡方检验是正确答案.