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。
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:百度百科-t检验
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两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。。独立样本t检验中,两组的样本是独立的,不是A1和B1来组队;配对样本中,实际上不是以一个对象为样本,而是以“一对”或“一组”对象为样本,例如A1—B1是一对,是一个样本。A1只能和B1来配,而不...
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