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它是什么: t检验是用于比较两个样本检查,如果他们来自同一个人口来。没有时间序列是保持两个样本每纳入其描述性统计倒塌。

为什么使用它: 阿t检验进行统计假设检验是在该检验统计量有一个学生的t分布,如果无效假设是正确的。它适用于当样本大小是足够小,使用的是正常的假设和相关的z -检验导致不正确的推论。是最常用的t检验:

  • 作者:零假设测试的手段两个正态分布的人口都是平等的。
  • 甲是否正常的一个人口平均分配在一零假设指定一个值测试。
  • 作者:是否回归直线的斜率明显不同0测试。

一旦在价值确定,P值可利用学生的t分布表的值。

凡使用它: 以t -检验可给样品是否是从人口还是多个样本显示其族群都是平等的统计基础。

当使用它: 主要有两种吨测试:

  • 配对t -检验:用在一组中的每个数据点对应匹配的数据点在另一组。
  • 配对t -检验:使用是否组包含匹配的数据点:
    • 双样本等方差假设
    • 双样本异方差假设

配对t -检验:成对的t -检验来探讨两组之间如果有一个有意义的一对一的对应数据点之间的一组和其他人,如关系,一个变量的测量和控制实验条件下相同时间点。这是不够的,这两个群体只是具有相同数目的数据点!

配对t -测试:非配对t -检验并不要求这两个组进行配对以任何方式,甚至等于大小。一个典型的例子可能是比较两个实验组的患者中,A和一个药物与药物治疗二之一是这种情况普遍,在医学上公认的治疗已经存在,它不会从道德扣留的待遇,一个变量对照组。在这里,我们想知道的群体之间的差异是“真实”(显着)或可能出现的机会。在一个非配对 t检验所涉及的计算稍微复杂得多的配对试验。请注意,非配对t检验相当于单向方差分析用于测试在两组之间差异的手段。要执行一个非配对t -检验:

如何使用它: 计算单个样本T 检验包括以下步骤:

  1. 检查数据,确认数据形成一个正态分布(约)使用直方图。
  2. 确定显着性水平(α),你想和均值比较,你要测试的反对。
  3. 计算您的数据的平均值和标准差。
  4. 统计计算测试使用以下方法:
    检验统计量=(数据的平均值的比较 - 均值)/((标准差)/平方根(样本数))
  5. 检验零假设:数据均值=比较平均,计算出最低临界值冤民大同盟= - 表E的alpha值,自由度的(n - 1),和上临界值UCV =表E为α,学位的价值自由的(n - 1)。
  6. 评估中零假设的检验统计量进行比较,对冤民大同盟和 UCV。如果检验统计量<冤民大同盟或> UCV,拒绝在备用假说(数据均值赞成零假设是不=比较平均)。否则,不能拒绝零假设,没有足够的证据表明,该方法是不同的。
  7. 检验零假设:数据均值=比较平均,计算临界值= - 表D值(α× 2),自由度(N - 1的)。
  8. 通过比较零假设评估测试统计的临界值。如果检验统计量临界值,拒绝在备用假说(数据均值赞成零假设是比较平均)。否则,不能拒绝零假设,没有足够的证据表明,该数据的平均值比较平均。
  9. 检验零假设:数据均值=比较平均,计算临界值表D值= (α× 2),自由度(N - 1的)。
  10. 通过比较零假设评估测试统计的临界值。如果检验统计量>临界值,拒绝在备用假说(数据均值赞成零假设是>比较平均)。否则,不能拒绝零假设,没有足够的证据表明,该数据的平均值>比较平均。

重要事项: 假设为t检验:

  • 正态分布的数据,测试使用正常的测试,如夏皮罗,威尔克数和Kolmogorov - Smirnov检验。
  • 平等的差异,测试通过使用F检验,更强大的列文的测试,巴特利特的测试,或棕福赛斯考验。
  • 样本大小应该没有不同群体之间的巨大。
  • 样品可以是独立或依赖,取决于假设和样本的类型:
    • 通常是两个独立样本随机选择组
    • 要么依赖两组样本在某些变量匹配(例如,年龄)或同一人两次被测试(称为重复测量)

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