对多组数据进行差异性检验

1)excel不可以进行正态检验,但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

T=9.967,P<0.01

第1题,用卡方检验,但是由于有的单元格频数小于5,应该使用Fisher精确检验.结果见下图：0.073即Fisher精确P值,大于0.05,表明在0.05的显著性水平上接受原假设,认为两组疗效差别不显

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

我也是学医的,上学期卫生刚考完,之前复习的时候还会来着,不过现在连公式都记不住了,不过本人觉得,这是白给分的体,很简单,记住公式,带数就可以.记不住就把公式打小草,写在桌子上.考前找个会的同学给你讲一

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

你的数据属于计量资料：1.建立两个变量：1.组别在value中定义1=A2=B；2.数值：2.进行正太检验：选择分析—频率—按要求输入变量数值-运行后看偏度/系数是否《1.96,峰度/系数是否《1.9

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下：1.点击

学生E接受能力明显长于其他同学,有的参加过校外培训,有的甚至参加过则参加竞赛,有的则连电脑都从未接触过.从而导致他们在学习不同的内容时就产生了差异.二、学习兴趣的差异.A类生学习兴趣浓厚,爱好广泛,求

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

对数化之后,缩小了数据的数量级,也降低了波动性,容易达到平稳,很多数据都这么处理.然后再做ADF检验,原序列检验后不平稳就差分,直到平稳为止,不过一般差分两次就已经平稳了,差分太多了不好,会损失信息的

analyze-Descriptivestatistics-descriptive

这个“多组数据的差异性”具体指什么呢?是他们的均值、方差、分布还是别的,如果是上面的三者,excel都能做到.你可以检验他们的均值是否相等,用两独立样本t检验,三组样品可以用方差检验.t值和P值是等价

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

differencetest或significancetest

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

你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.