1、如下图，比较两组数据之间的差异性。 2、为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下： （1）点击office按钮，弹出excel选项，选择加载项中的转到。 （2）勾选分析工具库。 3、分析步骤如下： （1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面

本文我们将从以下几个部分来详细介绍如何评估统计显著性：设计实验、计算标准方差、确定显著性、14 参考

检验假设需要以统计分析为依据。统计显著性是用p值来计算的，这个值告诉我们在特定命题，或者说零假设为真的情况下，得到预计结果的概率。如果p值小于通常为0.05的显著性水平值，那么实验者可以认为零假设是错误的，并接受备择假设。你可以使用简单的t检验来计算p值，并确定数据集中两个不同组之间的差异显著性。部分 1设计实验

检测图像的显著性,通常评估时都会用到P-R曲线(准确率-召回率),F-值,ROC曲线等等。 50 这些曲线一般都用MATLAB画,想问一下,怎么画呢?有没有代码之类的。

第1步：定义假设。

显著性水平就是那个sig值，不都是0么，怎么会没有达到显著水平0.01啊，应该都显著的埃

评估统计显著性的第一步是确定你想回答的问题，并提出你的假设。这个假设涉及到你的实验数据和人群中可能出现的差异。对于任何实验而言，必须既有零假设，又有备择假设。一般来说，你会比较两个组，看它们是否相同。

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性

零假设H₀通常表示两个数据集之间没有差异。例如：课前预习教材的学生期末成绩不会更好。

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。 2、为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下： （1）点击office按钮，弹出excel选项，选择加载项中的转到。 （2）勾选分析工具库。 3、分析步骤如下： （1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面

而备择假设H_a与零假设相反，它是你试图用实验数据支持的命题。例如：课前预习教材的学生期末成绩会更好。

检测图像的显著性,通常评估时都会用到P-R曲线(准确率-召回率),F-值,ROC曲线等等。 50 这些曲线一般都用MATLAB画,想问一下,怎么画呢?有没有代码之类的。

第2步：设置显著性水平，以确定数据被视为显著时所需的异常程度。

显著性水平就是那个sig值，不都是0么，怎么会没有达到显著水平0.01啊，应该都显著的埃

显著性水平也被称为α，它是你为了确定显著性而设置的阈值。如果你的p值小于等于设定的显著性水平，数据就被认为具有统计显著性。

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性

一般来说，显著性水平α通常被设置成0.05，换而言之，在你的数据中偶尔观察到差异的概率仅为5%。

1、如下图，比较两组数据之间的差异性。 2、为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下： （1）点击office按钮，弹出excel选项，选择加载项中的转到。 （2）勾选分析工具库。 3、分析步骤如下： （1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面

置信水平越高时，p值越小，结果也越显著。

检测图像的显著性,通常评估时都会用到P-R曲线(准确率-召回率),F-值,ROC曲线等等。 50 这些曲线一般都用MATLAB画,想问一下,怎么画呢?有没有代码之类的。

如果你想让自己的数据具有较高的置信水平，可以把p值设到0.01以下。在制造业中，检查产品缺陷通常会用到较小的p值。因为每个零部件都必须达到很高的置信水平，使之能够按照预期发挥作用。

对于假设驱动型实验，0.05的显著性水平是可以接受的。

第3步：确定使用单侧检验还是双侧检验。

t检验的适用条件之一是你的数据呈正态分布。正态分布的数据会形成钟形曲线，大部分样本位于中间。t检验是一种数学检验，可以确定你的数据在曲线“尾部”是否落在正态分部以外，是在曲线以上还是以下。

单侧检验比双侧检验更强大，因为它在一个方向检验关系的潜力，比如控制组以上，而双侧检验在两个方向检关系的潜力，比如控制组以上或以下。

如果你不确定自己的数据是在控制组以上还是以下，那就使用双侧检验。这样你就能检验任一方向的显著性。

如果你知道数据会朝哪个方向发展，请使用单侧检验。在前文给出的例子中，你预计学生的成绩会提高，所以你可以用单侧检验。

第4步：使用功效分析来确定样本量。

检验功效指的是在特定的样本量下，观察到预期结果的概率。功效或β的常见阈值是80%。缺乏一些初步数据时，功效分析可能有点棘手，因为你需要一些关于每组之间平均值及其标准方差的信息。你可以使用网上的功效分析计算器，来确定自己数据的最佳样本量。

开展大型、全面的研究时，研究人员通常会做一个小型的先导型研究，以获得功效分析所需的信息，并确定其样本量。

如果没有办法做复杂的先导型研究，你可以阅读文献和其他人做过的研究，据此来估计可能的平均值。在确定样本量时，这是一个很好的着手点。

部分 2计算标准方差

第1步：确定标准方差公式。

标准方差是衡量数据分布情况的指标。它向你提供了样本中各数据点的相似性信息，有助于确定数据是否显著。乍一看，你可能觉得公式有点复杂，但是以下步骤会引导你完成计算过程。其公式是s = √∑((x_i – ?)2/(N – 1))。

s是标准方差。

∑指对收集的所有样本值求和。

x_i表示你数据的各单独值。

?是每组数据的平均值。

N是样本总数。

第2步：计算每组样本的平均值。

要想计算标准方差，你必须先计算每组样本的平均值。平均值用希腊字母?表示。它的计算方法很简单，只需将每个值相加，再除以样本总数即可。

例如，为了计算课前预习教材的学生组的平均成绩，让我们来看一些数据。为了简便起见，我们会使用包含5个值的数据集：90、91、85、83和94。

将所有样本相加求和：90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443。

用和除以样本数N = 5：443/5 = 88.6。

这组学生的平均成绩是88.6。

第3步：用每个样本减去平均值。

计算的下一步涉及到公式的(x_i – ?)部分。你需要用每个样本减去刚刚计算得出的平均值。在我们的例子中，你必须做五次减法。

(90 – 88.6)、(91- 88.6)、(85 – 88.6)、(83 – 88.6)和(94 – 88.6)。

计算所得的结果是1.4、2.4、-3.6、-5.6和5.4。

第4步：将这些数字平方后再相加。

这时，你需要计算刚刚得出的每个数字的平方。这一步还会处理掉所有负号。如果在此步骤之后或计算结束时有负号，说明你可能忘了算这一步。

在我们的例题中，那五个数字的平方是1.96、5.76、12.96、31.36和29.16。

将这些平方值相加，得到：1.96 + 5.76 + 12.96 + 31.36 + 29.16 = 81.2。

第5步：除以样本总数减一。

公式除以N-1，是因为你没有计算所有人的成绩，要进行修正，你只是在所有学生中取了一个样本，来进行估算。

做减法：N – 1 = 5 – 1 = 4

做除法：81.2/4 = 20.3

第6步：取平方根。

除以样本数减一后，取最终数字的平方根。这是计算标准方差的最后一步。有一些统计学应用程序可以在你输入原始数据后，帮你计算标准方差。

在我们的例题中，课前预习的学生期末成绩的标准方差是：s =√20.3 = 4.51。

部分 3确定显著性

第1步：计算2个样本组之间的差额。

至此为止，例题只处理了一个样本组。如果想比较两个样本组，你显然需要两组的数据。计算第二组样本的标准方差，并使用该数值来计算2个实验组之间的差额。差额公式为s_d = √((s₁/N₁) + (s₂/N₂))。

s_d是两组之间的差额。

s₁是第1组的标准方差，而N₁是第1组的样本量。

s₂是第2组的标准方差，而N₂是第2组的样本量。

例如，假设第2组数据，即课前没有预习的学生的数据样本量是5，而标准方差是5.81。差额为：

s_d = √((s₁)2/N₁) + ((s₂)2/N₂))

s_d = √(((4.51)2/5) + ((5.81)2/5)) = √((20.34/5) + (33.76/5)) = √(4.07 + 6.75) = √10.82 = 3.29。

第2步：计算数据的t分数。

t分数可以将数据转化为能够与其他数据进行比较的形式。你可以使用t分数来做t检验，计算两组之间存在显著差异的可能性。t分数的公式是t = (?₁ – ?₂)/s_d。

?₁是第一组的平均值。

?₂是第二组的平均值。

s_d是样本之间的差额。

你应该使用较大的平均值作为?₁，以免t值变成负数。

例如，假设第2组没有预习的学生的样本平均值是80。则t分数为：t = (?₁ – ?₂)/s_d = (88.6 – 80)/3.29 = 2.61。

第3步：确定样本的自由度。

使用t分数时，自由度的数值是用样本量确定的。将两组的样本数相加，然后减2。在我们的例子中，自由度(d.f.)是8，因为第1组有5个样本，而第2组也有5个样本，(5 + 5) – 2 = 8。

第4步：使用t表格来评估显著性。

你可以在标准的统计学书籍或网上找到t分数和自由度表格。查找包含数据自由度的行，找到与t分数对应的p值。

当自由度为8，t值为2.61时，单侧检验的p值介于0.01和0.025之间。由于我们将显著性水平设置为小于等于0.05，所以我们的数值具有统计显著性。得到这一数据后，我们可以拒绝零假设，接受备择假设：课前预习教材的学生会取得更好的期末成绩。

第5步：考虑后续研究。

许多研究人员会使用少量的数据，做一个小规模的先导型研究，以帮助自己了解如何设计一个规模更大的研究。使用更多的数据，做另一项研究，有助于提高你对结论的信心。

后续研究可以帮助你确定自己的结论是否包含I型错误或II型错误。前者指在没有差异的情况下观察到差异，或错误的拒绝零假设，而后者指在有差异时未观察到差异，或错误的接受零假设。

小提示

统计学是一个庞大而复杂的学科。你可以学习高中、大学或更高级别的统计推断课程，帮助自己理解统计显著性。

警告

这种分析针对的是t检验，后者检验的是两个正态分布人群之间的差异。根据数据集复杂程度的不同，你可能得使用不同的统计学检验方法。

参考

http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/how-to-correctly-interpret-p-values

https://statistics.laerd.com/statistical-guides/hypothesis-testing-3.php

http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/sigtest.htm

https://web.csulb.edu/~msaintg/ppa696/696stsig.htm#INTERPRET THE Chi

https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-the-differences-between-one-tailed-and-two-tailed-tests/

http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Means/2-Sample-1-Sided

https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation-formulas.html

https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation-formulas.html

http://archive.bio.ed.ac.uk/jdeacon/statistics/tress4a.html

http://archive.bio.ed.ac.uk/jdeacon/statistics/tress4a.html

http://www.kean.edu/~fosborne/bstat/07b2means.html

http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/t-table.pdf

https://statistics.laerd.com/statistical-guides/hypothesis-testing-3.php

https://www.stat.berkeley.edu/~hhuang/STAT141/Lecture-FDR.pdf

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回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。

其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

拓展资料：

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（资料来源：百度百科：回归模型）

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（2）勾选分析工具库。

3、分析步骤如下：

（1）选择数据区域，点击数据，选择其中分析里面的数据分析。

（2）选择单因素方差分析。

4、设置分析参数

5、查看分析结果

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相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。

请问有人知道显著性评估方法NSS扥代码吗？

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（资料来源：百度百科：回归模型）