独立样本t检验是什么
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t检验是比较两组数据之间的差异,有无统计学意义;t检验的前提是,两组数据来自正态分布的群体,数据的方差齐,满足独立性。
独立样本t检验(各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本),该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
扩展资料:
所选择的检查方法必须符合其适用条件。理论上,即使样本量很小,也可以进行t检验。(例如,如果样本量为10,有些学者认为即使是更小的样本量也可以),只要每组的变量都是正态分布的,两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述,数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。
方差齐性假设可以用F检验,更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件,可以使用修正后的t检验,或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。
参考资料来源:百度百科-t检验
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t检验是比较两组数据之间的差异,有无统计学意义;t检验的前提是,两组数据来自正态分布的群体,数据的方差齐,满足独立性。
独立样本t检验(各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本),该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
独立样本t检验统计量为:
S1²和
S2²为两样本方差;n₁ 和n₂ 为两样本容量。
扩展资料:
选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
参考资料来源:搜狗百科-t检验
独立样本t检验(各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本),该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
独立样本t检验统计量为:
S1²和
S2²为两样本方差;n₁ 和n₂ 为两样本容量。
扩展资料:
选用的检验方法必须符合其适用条件。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。
方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
参考资料来源:搜狗百科-t检验
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