如何判断数据是否存在统计学差异

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

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

没有说什么准则了,你可以求它的极限啊,如果是无穷那就是不存在了.它再复杂也要运用一些方法（罗比达法则,等价无穷小,泰乐公式,等）进行化简,求出极限.

非参数检验中的游程检验：单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

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

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

那是一定的,东方以含蓄为美,讲究内涵,而西方人则比较随性,

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

可利用假设法来判断,具体方法如下：假设接触面绝对光滑,此时进行物体的受力分析,判断物体是不是会在接触面上运动,如果会运动,就说明有相对运动的趋势.相对运动趋势的方向就与假设绝对光滑时物体运动的方向相同

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

什么也不懂,一时失神,竟离开了妇人自我抚慰伤---你时刻让我惊醒眼泪还会时而不时的流下呢我合上眼,想到水.一朵鲜嫩的笑虔诚的祈祷哈哈

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

雪线跟纬度有关,赤道纬度最低,因而雪线最高,两极地区,地平面就是雪线.世界上最高的雪线出现在非洲最高峰乞力马扎罗山（接近赤道）,雪线高度大概是海拔5200米.也就是说,其他地区假如有一个地方的海拔超过

统计学意义（p值）ZT结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值

配位键肯定是共价键,所以找到共价键,然后再看一个原子只提供轨道,另一个原子只提供电子的就是了,比如胺根离子就有配位键.

这个在中学里面难以理解的.首先你要知道分子的空间结构,知道各个原子的伸展方向和空间分布.知道空间结构后,画出或者想象出它的镜面对称结构.然后看这两个能不能重合,就像自己的两只手一样,能重合的就没有手性

可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）

没有说什么准则了,你可以求它的极限啊,如果是无穷那就是不存在了.它再复杂也要运用一些方法（罗比达法则,等价无穷小,泰乐公式,等）进行化简,求出极限.

一般情况,绝大部分情况是,判断函数是否是单调函数,因为单调函数存在反函数.这是充分条件.如果函数不单调,则看对应关系是否一一映射.一一映射函数存在逆映射,即存在反函数.这是充要条件.

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