检验两组资料的总体方差是否相等,要用的检验统计量是-搜答案-智慧作业帮

1、首先工作量太大；2、无统一的误差,试验误差估计的精确度和检验的灵敏度低；3、容易犯Ⅰ型错误,推断的可靠性低.

2σ^2/(n-1)由(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的塌方分布即(n-1)S^2/σ^2~χ^2（n-1）所以D（(n-1)S^2/σ^2）=2*(n-1)(塌方分布的特性)进一步得出结果

1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答：方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答：“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问：我没有做假设，置信区间在SPSS统计表格什么地方找？再答：

、、、、、、、T检验

两者互相补充完善,使数据更精确!（个人见解,仅供参考）

样本方差是根据所抽取样本计算的出的方差,总体方差是总体计算出的方差,在有些计算中可以用样本方差代替总体方差

(1)样本的方差来估计总体的方差.(2)当样本的容量和总体的容量相等时样本的方差和总体的方差也是相等.

简单地可以这样理解,样本有n个,但是你求方差时用到样本均值x0=1/nΣxi,这个实际上是这n个样本的线性组合,所以算样本离差（注意是离差）时Σ(xi-x0)^2.均值会使得这n个独立变量消去了一个自

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

点击view,选择residualtest,选择怀特检验即可

总体均值是mu,总体方差是sigma,它们是相对于样本均值E(X)和样本方差S^2(X)而言的,总体均值,总体方差是在抽样结果之前就已经知道的,而后两者是根据抽样样本来计算得到的.

样本方差是总体方差的无偏估计样本方差是统计量总体方差是参数样本期望没有这个说法

配对检验不需要进行方差齐性检验,因为配对比较的是每个个案前后的变化,本来前后数据变化都是采集一个样本的,所以方差肯定是齐的,不齐就是数据采集错误

1.如果检验问题是看平均值是否随机来自同一正态母体,这句话就不对；2.如果检验问题是比较两个母体间是否存在差异,这句话不算错；但你给的这个句子本身就有毛病：“正太”?再就是光凭本句子还看不出你要解决的

在方差检验过程中,有软件自动检测方差是否齐性,点击option-homogeneityofvariance,出来的就是方差齐性检验,如果sig值大于0.05,说明方差齐性,否则不齐

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

你这个数据不用检验也知道不能用普通的方差分析的是属于重复测量的数据吧要用重复测量的方差分析