t分布曲線形狀與正態分布相似,隨著f增大,t分布曲線接近正態分布曲線,與時,二者是嚴格一致的。所以小樣本的數據統計處理可以按正態分布一樣的進行。由1式可以得到2式,它表示了總體平均值的置信區間:t值取決于約定顯著水平α(置信度為1一α)和樣本的容量n。...
t 檢驗對資料的正態性有一定的耐受能力，如果資料只是少許偏離正態，則結果仍然很穩健。若偏離正態很遠，則最好考慮變量變換，或用非參數方法加以分析。?以一組血糖數據和一組身高數據為例檢驗其正態性！點擊"分析(A)"，選擇"非參數檢驗(N)"，點擊舊對話框中的"單樣本K-S檢驗"。將"血糖"、“年齡”放到"檢驗變量列表(T)"中，“檢驗分布”中選擇“正態性（N）”,點擊確定！...
Fisher''s p值為0.34，我們有95％置信度認為兩者之間沒有統計學差異。F 檢驗僅對于正態分布數據準確。一旦稍有偏離正態性，就會導致此檢驗生成不精確的結果。...
故當作者獲得數據資料后，首先應進行正態性檢眩范ㄊ欠為標準正態分布(或近似正態分布)或不屬于正態分布。筆者首先推薦概率單位法。 當統計資料屬于正態分布或近似正態分布時，差異顯著性檢驗方法的選裕詵合其應用條件下，一般可按表3進行選擇。 顯著性檢驗應用時的主要注意事項：(1)率值或均值在進行顯著性檢驗前，應注意樣本的代表性和可比性。...
Copyright ?2007-2022 ANTPEDIA, All Rights Reserved
京ICP備07018254號 京公網安備1101085018 電信與信息服務業務經營許可證：京ICP證110310號