3组数据得t检验

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

两个因变量,是不是做多因素方差分析?analyze--generallinearmodel---univariate然后选入自变量和因变量

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

利用SPSS进行两个总体均值之差的t假设检验步骤：1.在SPSS中先定义变量,如上图中的“组别”、“产后并发症”等,并将变量数据录入,如“产后并发症”变量数据11.52与5.94；2．选择菜单：【An

两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较.至于数据输入,举个例子.比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,

1、这些小灰点就是缺省值,对结果没有影响,但在报告结果的描述性表格中能告诉你存在缺省值,以及缺省值的比例.要想删除这些缺省值,必需点击左侧的行数字按钮整行整行地选择,然后被选中的行就会变黑,然后在行数

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

对于乘以两个样本大小数值倒数之和,这是概率修正,代表误差来源,和抽样要除n是类似的道理.

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

理论上你只有三个样本,也不符合方差分析的样本量,起码要有30个样本数据才可比较不过硬是要比较的话,也是用方差分析,采用t检验就是比较时就是容易犯两类错误的,正确的应该是采用方差分析.通过方差分析正明没

可以的.

样本量小会使误差增大t=(X1-X2)/[S*√(1/N1+2/N2)]~t(n1+n2-2)S=√{[(n1-1)*S1²+(n2-1)*S2²]/(n1+n2-2)}求出的统计

给你一个做好的excel表,下半部分填数字就行了.

如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的，请先将两组原始数据合并前为一列，假定这个变量为A，然后再插入一个变量(假定变量命名为B)，指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在

希望楼主解决问题

上图为SPSS做的配对样本T检验,得出的结果为P值为0.072,在显著性水平为0.05的情况下,是接收原假设,即该减肥药无效

选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）.一般可以选择参数

如果是两组数据是来自不同的样本,就用独立t；来自同一个样本或者匹配样本的话就用配对t.不知道为什么要用F检验~再问：是使用两种不同的方法对相同的样本检测得到的2组结果再答：不明白你的问题是什么？

参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有