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  • 莱文方差等同性检验,第二列显著性=0.815 方差显著性 = 0.815 > 0.05,两组数据的方差无显著差异,可以认为两个独立样本的方差一致 平均值等同性t检验,第五列Sig.(双尾)=0.786 在满足方差齐性的条件下,sig = 0....

    输入两组需要检验有无显著性差异的数据,一列为组(分组变量),一列为数据(检验变量)

    选择比较平均值→独立样本T检验

    设置分组变量和检验变量

    点击定义组

    填写组名

    填写完毕后,点击确定

    结果如下所示

    莱文方差等同性检验,第二列显著性=0.815

    方差显著性 = 0.815 > 0.05,两组数据的方差无显著差异,可以认为两个独立样本的方差一致(若<0.05则表明有显著差异)

    平均值等同性t检验,第五列Sig.(双尾)=0.786

    在满足方差齐性的条件下,均置显著性 = 0.786 > 0.05,可以认为A、B组的发动机转速无显著差异(若<0.05则表明有显著差异)

    备注:如果第一个显著性<0.05,说明不满足方差齐性,第二个显著性不具备参考价值

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  • 差异性检验统计

    千次阅读 2020-01-06 16:33:19
    最近我发现,大家对T检验的使用频率很高,但是有一个共同的应该引起注意的问题,几乎没有人去讨论原始数据的正态分布情况,只要是两样本差异检验,就直接使用T检验出结果。严格来说,这是不严谨的。为什么呢?因为T...

     

           最近我发现,大家对T检验的使用频率很高,但是有一个共同的应该引起注意的问题,几乎没有人去讨论原始数据的正态分布情况,只要是两样本差异检验,就直接使用T检验出结果。严格来说,这是不严谨的。为什么呢?因为T检验对数据正态分布有一定的要求和假设,当数据明显不是正态分布的时候,要考虑使用非参数检验过程。从这个角度,也能说明非参数检验的实用性更强,使用范围更为广泛。今天就送上一个非参数配对检验:Wilcoxon符号秩检验,与之遥相呼应的恰好是大家比较喜欢的配对T检验。

    SPSS如何验证是否符合正态分布

    2.1 spss教程:两配对样本的非参数检验

    2.2  spss入门:如何实现两相关样本资料的秩检验

    2.3 SPSS统计分析案例:Wilcoxon符号秩检验

           通过对两组配对样本的分析,推断样本来自的两个总体的分布是否存在显著性差异。检验方法包括McNemar检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验。McNemar检验分析的变量是二值变量,实际情况下,如果不是二值变量,则应先进行数据转化后才可采用此方法,并且其数据的归纳是采用交叉列联表形式。

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  • T检验:两样本数据的差异性

    万次阅读 2016-09-19 11:50:08
    我最近在研究TCGA的RNAseq数据表达差异性的分析,常用的并且最简单的方法是统计量T检验。下面用一个例子来验证T检验的弊端问题所在。两配对样本的T检验是利用来自两个总体的配对样本,推断总体的两个均值是否显著...

    我最近在研究TCGA的RNAseq数据表达差异性的分析,常用的并且最简单的方法是统计量T检验。下面用一个例子来验证T检验的弊端问题所在。

    两配对样本的T检验是利用来自两个总体的配对样本,推断总体的两个均值是否显著差异,从而推断两个总体是否存在差异。

    前提,我们是假定总体是服从正态分布的,XN(u1,σ21)
    原假设:H0:u1u2=0 ; 备择假设:H0:u1u20

    统计量:

    t=(X¯¯¯Y¯¯¯)(u1u2)Sw1n1+1n2t(n1+n22)

    其中,

    Sw=(n11)S21+(n21)S22n1+n22

    通过对T检验的P值来判断是否存在差异,从而判断数据是否来自同一个样本。

    下面以sin(x)为例来说明:
    代码:

    x=seq(-pi,pi,0.0001)
    y1=sin(x)
    y2=-y1
    
    png("test.png")
    plot(y1~x)
    lines(y2~x)
    dev.off()
    
    mean(y1)
    [1] 9.974243e-11
    mean(y2)
    [1] -9.974243e-11
    t.test(y1,y2)
    #结果
    
            Welch Two Sample t-test
    
    data:  y1 and y2
    t = 5.0003e-08, df = 125660, p-value = 1
    alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     -0.007819244  0.007819244
    sample estimates:
        mean of x     mean of y 
     9.974243e-11 -9.974243e-11 
    

    图如下所示:
    数据的图像

    可以明显发现,两个数据来自不同分布,差异很明显,但是T检验的P值却为1,表明不存在差异,与图像的结果明显不符合。这就是T检验的不足。

    关于T检验的改进方法介绍,在下一次分享中将会介绍。

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  • 独立样本t检验、方差齐性检验

    千次阅读 2019-11-01 17:18:48
    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。 选用的...

    什么是独立样本t检验?
    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:
    在这里插入图片描述
    S1²和 S2²为两样本方差;n₁ 和n₂ 为两样本容量。

    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。

    什么是方差齐性检验?
    你想一下,如果两组数据,我们仅仅比较他们的平均数有什么用呢?我们实际想做的是:这两组数据所表达的意思相差有多远,这不仅仅包括平均数,但是我们能做的,分析的有限,所以我们要保证各组数据是正态分布,且方差齐性,想想正态分布函数,就只有两个参数,一个是方差,一个是平均数,如果在总体是正太分布的前提下,方差齐性,就只差检验平均数,如果平均数也差异不大,则我们可得知这两组数据我表达的意思差异不显著。试想一下,两组数据仅仅是平均数相等,而其他什么都不确定,比如说方差差异显著,那仅仅平均数相等能说明的问题有限 。

    方差的意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度。
    方差齐性检验的原理:
    除了对两个研究总体的总体平均数的差异进行显著性检验以外,我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显著性检验,统计学上称为方差齐性(相等)检验。
    对两个研究总体进行总体方差齐性的显著性检验,同两个总体平均数差异的显著性检验的步骤一样。

    首先提出两个总体方差没有差异的零假设,即,和备择假设。然后从两个研究总体中各抽取容量分别为两个样本,通过比较两个样本方差之间的差异,来推断两个总体方差之间的差异。

    方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
    方差的特性在于:方差是和中心偏离的程度,用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)并把它叫做这组数据的方差。 在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定。
    标准差是方差的算术平方根,意义在于反映一个数据集的离散程度。

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  • 先概括一下:本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验(单比率检验,双比率检验),统计功效和,以及何通过显著水平还有统计功效反实验所需选样本量。根绝这些理论使用python对着三个功能封装成类,进行实现 一...
  • 原链接:https://wenku.baidu.com/view/bdd8abd882d049649b6648d7c1c708a1294a0a77.html
  • 样本量大的时候做差异性分析容易得到有显著性差异的结论,原因如下图, 求p值的过程中,n越大,Z0也越大,相对应的p就小了。当然这里默认方差变化不大的情况下,因为一般来说很多数据经过平均后方差不会变化很大,...
  • 使用正态近似值对两个方差之间的差异进行指定检验所需的样本大小。 该估计假设样本大小相等或不相等。 文件只需要样本量向量、方差向量、假设方向、期望样本量(相等或不等)、大小比值、II 类误差和显着水平。
  • 首先,讲讲什么是方差齐,方差齐是指不同组间的总体方差是一样的。 那为什么方差分析的前提是要组间的总体方差保持一致呢?先想想方差分析是做什么呢?方差分析是用来比较多组之间均值是否存在显著差异。那如果...
  • 样本t检验:检验单个变量的均值与目标值之间是否存在差异,如果总体均值已知,样本均值与总体均值之间差异显著性检验属于单样本t检验。 金融应用: 原假设为沪深300收益率均值为0,而p值为0.27>0.05(t值为1.1...
  • 在进行单因素ANOVA检验时结果显示p=0.007,因此未能通过方差齐性检验, 因此改用非参数检验方法。 因为有3个独立样本(3个组),因此进行非参数检验K个独立样本检验 1.输入数据 组别类型为名义,双击即可更改 2....
  • IBM SPSS Statistics的配对样本T检验与独立样本T检验相似,都可用于对比两个组...本文中,我们会以测试初中生饮用牛奶前后身高是否有显著性差异,来演示IBM SPSS Statistics的配对样本T检验的操作方法。 需要注意的是
  • 独立样本T检验与平均值检验、单样本T检验、配对样本T检验均属于比较平均值的检验方法。不同的是,独立样本T检验比较的是两组个案的平均...本例子检验的是饮用牛奶A组与饮用牛奶B组的初中生身高平均值是否有显著性差异
  • 现有两组样本数据,假如它们分别基于两套不同的方法,或者测于不同的设备,又或是出自两个人之手,如何证明它们有或没有显著差别呢?当然可以拿个Excel表把数据画个图,然后找一堆人来投票,看觉得差不多还是觉得...
  • 统计学中有很多非常经典的样本检验方法,在具体的使用场景中我们要... 从上面的介绍中我们不难发现:T检验是用于比较两个样本平均数的差异性的,当然它有一个适用性的前提约束条件就是样本的分布为正态分布,这就要...
  • SPSS--独立样本t检验与配对样本t检验

    万次阅读 2017-08-20 07:54:04
    均值差异性检验方法:Z检验和T检验综述; 简单总结:要证明两列正态分布的高测度数据(定距数据和高测度定序数据)是否存在差异,可以通过验证它们的均值差异性来达到目的,可以使用T检验和方差分析。T...
  • 上一节,我们重点讲解了IBM SPSS Statistics独立样本T检验检验原理、数据要求以及数据转换的方法。这部分的内容相当重要,建议先理解了...1.检验变量,即检验均值是否存在显著性差异的变量数值。 2.分组变量,即用..
  • SPSS单一样本的T检验

    2016-10-23 17:01:00
    如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T检验。在SPSS中,单一样本的T检验由“One-Sample T Test”过程来完成。 [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验...
  • 独立样本与配对样本t检验

    千次阅读 2020-03-15 22:48:47
    组间均值是否存在差异,使用t检验 独立样本t检验 1、需满足条件 ①、数据满足独立、 ②、样本均数服从正态分布、 ③、两个总体方差齐, 可选用两个样本均数比较的t检验 2、进行判断 ①、逻辑上判断是否满足独立, ...
  • 在SPSS中独立样本T检验检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本。如何判断是独立样本还是相关样本呢? 举例说明: ... (相关样本)“考察家庭中夫妻之间收入的差异性”相关样本有一一...
  • 总目录:SPSS学习整理 SPSS实现两配对样本非参数检验目的适用情景数据处理SPSS...20组全为正秩,培训后成绩均大于培训前,显著为0,即两组配对样本存在显著差异(成绩显著提高) 符号检验结果相同。 知识点 ...
  • 日常分析工作中经常会进行对比分析,其中比较常见的场景就是对两组广告带来的访问量...平均数的显著性检验是指对两个样本平均数的差异进行的显著性检验。若检验的结果差异显著,表明两个样本间有差异。当总体分布非正
  • SPSS实现两独立样本非参数检验

    千次阅读 2020-09-30 00:09:27
    总目录:SPSS学习整理 SPSS实现两独立样本非参数检验目的适用情景数据...第一个显著为1,修正后显著为0.089,均大于0.05,认为不存在显著差异。 P=0.988>0.05,接受原假设,认为两组数据不存在显著差异。 P
  • # -*- coding: utf-8 -*- ...参数2:样本量 ''' print(sm.stats.proportions_ztest(np.array(female), np.array(magzines), value=0.3, alternative='smaller', prop_var=False))  
  • 独立样本t检验

    2020-11-21 16:11:13
    对于数值变量,首先进行正态性检验,如果各组均满足正态性,采用均数(标准差)进行统计描述,采用t检验进行组间比较;否则采用中位数(四分位数间距)进行统计描述,采用非参数检验进行组间比较。 今天,我们一...
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  • 在统计学中,差异显著性检验是“统计假设检验”(Statistical hypothesis testing)的一种,用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。 在实验进行过程中,尽管尽量排除随机误差的...
  • 前提: 来自两个总体的样本,均服从正态分布 正态性检验: ...注意在正态性检验中拆分后,进行样本检验时要先还原 原假设: 二总体均值差为0(eg:男女二总体均值无显著差异) ...

空空如也

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样本差异性检验