t检验计算例题

@羊享5172:一道关于T检验的统计学题 现有2组数据:21.88 ,14.11,3.68,0.03 第二组数据 15.2 ,17.4 ,8.3 ,0.7 求这两组数据之间有无显著差异 答案是t=0.96 P>0.19 是怎么... - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] 属于独立样本T检验,公式很复杂,手工计算在不出错的情况下得半个多点,用spss或sas统计软件很方便.P>0.05拒绝原假设说明在a=5%的水平下有显著差异,也可以查表比较t统计量的大小做判断.希望有所帮助!

@羊享5172:t 检验如何判断两样本差异显著性t 检验,df=19时,a=0.01 时,t 临界值是2.86,a=0.05 时t 的临界值2.10,计算出t 统计量绝对值小于2.10,就说明两样本差... - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

@羊享5172:统计学假设检验求解题过程 -
冉爱15686936852…… 此方法使用双样本 T 检验计算 样本1均值: 12% N=200 方差1=12%*88% 样本2均值: 15% N=200 方差2=15%*85% H0: 没有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2=0 H0: 有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2不等...

@羊享5172:独立样本T检验 -
冉爱15686936852…… t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验.惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同.也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果.所以,SPSS...

@羊享5172:以两均数比较的t检验为例,计算得t>t0.01(ν),P<0.01,两均数差别有高度统计学意义,请解释P值的含义. -
冉爱15686936852…… 比较两均值的检验首先要有假设,此处的原假设为H0:两均值相等,备则假设H1:两均值不等.p值为实际的显著性统计量,即在已知数据得出的结论下,犯弃真错误的概率小于0.01,弃真错误就是得出的结论否定了实际真实的情况.在此题中即为在H0是真的情况下,我们得出的结论却否定了这个H0,犯这个错误的概率小于0.01,即H0极有可能就是错误的.所以p值小于0.01表示拒绝原假设,(一般显著性统计量会有一个临界值,小于这个值则拒绝原假设,一般为0.1,0.05或0.01.此处为0.01.)则可以得出结论:两均值不等.

@羊享5172:多组数据如何进行配对t检验 -
冉爱15686936852…… 提起配对t检验例题,大家都知道,有人问成组t检验和配对t检验有什么分别?另外,还有人想问t检验的配对和两样本独立,你知道这是怎么回事?其实多组数码如何拓展杂交t查实,下面就一起来看看多组数据如何进行配对t检验,希望能够帮助...

@羊享5172:统计学中的独立样本t检验中,我算出的实际值是—5.30,临界值是2.074,我的实际值要不要加绝对值,再比较? - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] 不是在实际值那里加绝对值.临界值有正负,表中数据的临界值是右临界值.你做的是左侧检验,应采用左临界值,即在右临界值前加负号.即-2.074,再比较.

@羊享5172:SPSS里t检验怎么算啊? - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] t值是样本均值的检验,前提是只能是两组样本的均值检验, 如果是独立样本 则采用独立样本的t检验 如果是相关或配对样本等,采用相关样本的t检验 方法就是如楼上说的 在spss 分析 比较均值中 有

@羊享5172:如何用excel中TTEST做t检验?已知两组数据 A列 B列1 例数 得分2 A组 262 12.74±2.103 B组 201 14.46±2.97 t值用excel怎么算?感谢两位的回答,但是看不... - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] 打开你的excel,工具,加载宏,勾分析工具库,确定.这时候工具里面会有数据分析这个菜单 然后再点击工具,数据分析,下拉选中t检验,再根据提示选定需要分析的列或者是行,并选定输出数据的位置,确定,就可以咯 他们上面的回答我也看不懂...

@羊享5172:matlab 中 T检验问题Y= βx + u (残差)βhat= 0.7904H0 : β=1Ha : β=/=1 (不等于一)p = 5% 可接受错误的边界水平Y= - 4.592.62 - 1.670.867.344.99 - 1.523.96 - ... - 作业帮
冉爱15686936852…… [答案] 你可以使用ttest函数. [h,sig,ci]=ttest(x,m,alpha,tail) sig为观察值的概率,当sig为小概率时则对原假设提出质疑,ci为真正均值的1-alpha置信区间.

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