t检验单总体检验

可以试着做一下,不过今天没时间,如果你不急的话,可以考虑接任务.

1.方差分析可以用analyze->generallinermodel->univarite因变量为“生长抑制率”,固定变量为时间和浓度,主效应项为时间和浓度,不考虑交互效应.2.t检验(修改数据分布

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

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

只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站

方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问：谢谢！如果方差不齐，用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗？

样本.再问：确定吗？不是对总体进行估计嘛再答：其实是一个意思，T值是根据样本得到的，如果得到的T值显著，就说明对应的总体参数显著，只是用样本来估计总体的参数是否显著，如果样本显著，那么我们可以在那个置

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

有一个边值我网了是多少了你自己找找吧没有到边值就用单侧否则双侧

根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康

t检验用于比较两组均数是否有差异：单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

你的问题很好.这么说,总体均值是让你检验的参数.要是知道了还检验什么呢,对吧一般原假设会有个数,比如mu=50,这个50是怎么来的?可能是历年的样本均值50当作总体均值.但具体是不是这个数呢?那么接下

拒绝域位置\x09显著性水平\x09原假设\x09备择假设双侧\x09α/2\x09H0:θ＝θ0\x09H1:θ≠θ0左单侧\x09α\x09H0:θ≥θ0\x09H1:θθ0

方差分析一般是双侧检验,因为方差分析原假设一般是均值相等,即无差异,而不是哪组均值大于或小于哪组均值,想得到的结果一般是有差异,即P值小于0.05.所以是双侧检验.如果要比较均值倒底哪个更高,需要进行