多组数据显著性差异检验-搜答案-搜搜考试网

(1)由于是沿着河流采样,数据不具有独立性.(2)应上每个采样点进行重复取样(至少有2次取样),才能比较5个采样点的浓度是否存在显著性差异.检验方法：单因素方差分析.

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问： &

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

把数据输入spss中,如果为独立样本,那么就一列输入组别,定义变量第一组为1,第二组为2,以此类推,第二列输入数据,输入每个数据,这样就可以得到两列数据,然后选择spss中analyze下的compa

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

只有一组数据无法判断数据有无显著性差异只能做出这组数据的平均离差、标准差、方差、平均数等等统计量

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

貌似要用卡方检验

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

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.

不正确,应该输入一起再问：��һ��û̫��

不能用t-test检验差异性,但频率可以用交叉表中的卡方检验差异显著性.通过检验,结果为：X2=79.347,df=1,P=0.000<0.001说明,两种频率之间存在极显著性差异.

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.