如何判断两组数据显著性差异

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/12 01:54:33
如何判断两组数据间的统计学差异

你这个只有一个数据,怎么能做统计呢,一眼就看出来哪个大哪个小了.统计是一门概率学,是指在众多样本量中,得到一个均数和标准差,然后通过两组的均数和标准差做统计分析,看是否具有统计学意义.统计是需要样本量

如何利用SPSS12.0软件进行卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义?

analyze--descriptive--crosstabs点进去之后row为实验处理(组别),column为人数点statistic勾选CHI-square,OK数据录入效果图为Variable1

如何判断两组数据间的有无统计学差异

下一个试用的方差分析软件,轻松搞定.不过你要好好研究,才会运用

已知两组数据平均值 如何计算显著差异 即t检验中的p值

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

怎样在SPSS中用卡方检验来进行分组的百分比数据的比较,并由此判断几组数据之间有无显著性差异?

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问:           &

在EXCEL中用CORREL函数计算每两组之间的相关系数得出的值是0.213,能说明两组数据具有显著性差异吗

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度(的大小).两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

excel处理两组数据是否具有显著性差异,用什么方法比较合适?麻烦讲的具体些.两个柱状图上方的折线是什

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选(为0的就是此数据在另一列里找不到);柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问:不是想找两列数有什么不同,

大学分析化学概念!两组数据的标准偏差是否存在显著性差异,用哪种检验法?

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

如何用Excel 中的公式对两组数据进行差异显著性检验?

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

如何用统计学判断一组数据有无显著性差异

只有一组数据无法判断数据有无显著性差异只能做出这组数据的平均离差、标准差、方差、平均数等等统计量

SPSS 如何检验两组数据的显著性差异

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

下面题目如何利用卡方检验判断两组数据比较差异有无统计学意义?

秩和检验就行再问:如果就用SPSS12.0软件进行卡方检验应该如何?再答:你是有序的资料卡方不行

在SAS能否用多元回归的方法判定两组数据是否具有显著性差异

这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异

请问有什么数学方法判断两组多维数据是否有显著差异?

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

如何检验两组回归系数之间的差异显著性?(转)

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

方差齐性检验不齐时,如何比较两组数据是否有显著性差异?

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

t 检验如何判断两样本差异显著性

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

spss中如何检验两个组独立数据是否具有显著性差异?越详细越好!

不正确,应该输入一起再问:����һ����û̫����

两组数据某一事件的发生率不同,用什么统计学方法看出此发生率是否存在显著性差异?

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K