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t检验如何确定显著性值

发布网友 发布时间:2022-04-28 20:04

我来回答

4个回答

热心网友 时间:2023-09-14 23:14

用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意:t检验的前提:

1、来自正态分布总体; 

2、随机样本 ;

3、均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性。

理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。

方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

扩展资料:

区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率拒绝了该假设有关。

一些学者认为如果差异具有特定的方向性,只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

参考资料来源:百度百科-t检验

热心网友 时间:2023-09-14 23:15

用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。选用的检验方法必须符合其适用条件。注意:t检验的前提:

1、来自正态分布总体;

2、随机样本;

3、均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性。

理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。

方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

实用场景

1、单样本检验:检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。

2、双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的方差是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验,我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。

3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说,我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的,我们可以推定多数病人接受治疗后,肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。

4、检验一条回归线的斜率是否显著不为零

热心网友 时间:2023-09-14 23:15

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联。
但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊。顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚。而且22个题最好合并一下维度,否则变量太多。第2、3问任意找本spss教程那上头都有。追问22个问题分为了4个维度,分别包含了4、8、6、4个问题,我的论文要求是要用spss软件证明哪个是提高服务质量的关键因素,所以不能只从维度考虑,而是从每个问题考虑。我打算就做t检验,看看哪个问题的期望值和实际评价值的差距最大,就说明哪个因素饭店需要提高。

追答若只是想看期望和实际的差异,则不必做相关。只需要做差异检验即可。

热心网友 时间:2023-09-14 23:16

显著性检验的一般步骤或格式,如下:
1、提出假设
H0:______
H1:______
同时,与备择假设相应,指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。
2、构造检验统计量,收集样本数据,计算检验统计量的样本观察值。
3、根据所提出的显著水平 ,确定临界值和拒绝域。
4、作出检验决策。
把检验统计量的样本观察值和临界值比较,或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较;最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒绝域时,表述成:“拒绝原假设”,“显著表明真实的差异存在”;当样本值落入接受域时,表述成:“没有充足的理由拒绝原假设”,“没有充足的理由表明真实的差异存在”。另外,在表述结论之后应当注明所用的显著水平。
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