作业帮统计学中应如何判断用哪一种检验方法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/21 11:09:32
计算概率必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,随机事件的概率大于0小于1
如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.
同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验,一般用于Meta分析.可以用相关软件计算,是对研究的总体效应值的假设检验.
2.在那样的情况下用卡方检验两两差异不怎么好,t检验也是,还是参照1的检验方法吧.3.不用就无需纠结啦,同统计学的方法很多的,要选好一点的方法,
一般对特定参数检验,根据实际情况确定是单侧检验还是双侧检验.比如,参数它有偏大的趋势,则用右侧单边检验,它有偏小的趋势,则用左侧单边检验.再问：可是有些题目貌似用左单侧检验或右单侧检验都可以的啊再答：
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
一般来讲是不重复抽样,例如抽样合格率的监测就是取出一批样本从中随机抽取某个数目进行统计,这里采取的就是不放回的抽样方式,也就是不重复抽样.
这个貌似比较难,我认为预测值就是：你在对未知参数进行了估计后得到估计值然后进行检验,然后确定模型或者分布继而给定解释变量对被解释变量进行预测吧,既然是预测的怎么能再进行检验呢?sorry,这是我的观点
子集1：G2子集2：N2,G1,SS,SLE子集3：G1,SS,SLE,G,N1子集4：G0结论：子集内无统计学意义,子集间有统计学意义.即：G2与所有均有统计学意义；N2与G2,G,N1,G0均有统
连续变量之间：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、肯德尔和谐系数连续变量和分类变量之间：t检验、方差分析分类变量之间：卡方独立性检验这些是统计学上最常用的独立性检验方法,也是最一般的,你可以了解下.
P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设
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
你得先看做什么分析,定量资料的t检验分为成组t检验和配对t检验呢,先进行假设检验,设定原假设和备择假设,然后检验数据是否满足正态性,独立性和方差齐性,满足前提条件再进行计算
直接使用方差分析就可以了,如果是单变量2水平,检验结果和T检验一模一样.不过你数据量不大
拒绝原假设再问：这是一道问答题，答案可以如此简单化？再答：这是最终结论
因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值
n表示样本容量,d.f表示自由度d.f=120时t分布是正态分布d.f越大,t分布的图形越“尖”.自由度的确是样本量减一.二楼的同学,我是现在在大学专门学统计学的...自由度:d.f.全称degree
参数的无偏性,是指OLS估计出来的回归系数与真值的偏差不大,可以通俗的理解为“准确性”.参数的有效性,是指OLS估计出来的回归系数波动性比较小.可以通俗的理解为“稳定性”.在有异方差的情况下,多次进行
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