手机网站 扁平化趋势,销售方案怎么做,网站开发ssh,网络规划设计师 用途T检验原理及应用介绍一、T检验的应用场景#xff1a;应用场景#xff1a;可以用于研究工艺更改前后对于产品质量是否有显著提高#xff1b;研究不同的热处理温度对于产品性能#xff0c;晶粒度等是否有明显效果#xff1b;研究不同的设备或人员对于产品质量的影响是否有差… T检验原理及应用介绍一、T检验的应用场景应用场景可以用于研究工艺更改前后对于产品质量是否有显著提高研究不同的热处理温度对于产品性能晶粒度等是否有明显效果研究不同的设备或人员对于产品质量的影响是否有差异等等。二、基本统计概念介绍v均值比较基础分析手段用来判断样本均值与总计均值是否具有显著性差异使用t检验样本量比较小一般要小于30但是如果大于了需用到平均值分析因变量为你要分析变量自变量为分组变量勾选anova;v单样本T检验已知总体均值样本均值与其是否具有显著性差异v独立样本T检验两个样本分别代表的总体均值差异性是否显著v配对样本T检验检验两相关样本或成对样本的均值是否一样通常用来检验同一个对象实验前后测量值之间的差异比方一组病人服药前和服药后的差异v单因素(ANOVA)超过2个或2个以上的样本比较均值为两个样本T检验的拓展三、假设检验的统计学原理将原假设作为虚无假设(H0)而将与之对立的假设作为研究假设(H1)然后用样本数据计算的统计值与临界值比较。当统计值的绝对值小于临界值 即│Z│≤Za/2 时接受虚无假设(H0)当统计值的绝对值大于临界值即│Z│ Za/2 时则接受研究假设(H1)。四、常用统计方法的零假设和研究假设如何理解T检验可参考如下链接http://www.360doc.com/content/18/0208/12/15930282_728577832.shtml 五、常用T检验方法介绍5.1 单样本T检验单样本T检验检验样本均值与已知总体均值之间是否存在差异。统计的前提是样本服从正态分布。但也有学者认为单样本T检验非常稳健只要没有极端值结果都是稳定的。lSPSS将自动计算T值。l H0样本均值与总体均值之间不存在显著差异l 该统计量服从(n-1)个自由度的T分布SPSS将根据T分布表给出的t值对应的相伴概率值。l 如果sig.≤0.05则接受H1样本均值和总体均值有显著差异若sig.0.05则接受H0样本均值和总体均值没有显著差异。5.2 两个独立样本的T检验两个样本均值差异的显著性检验变量是在总体中属于正态分布或是样本足够大(15个)方差齐性必须包括两个相互独立的样本从总体中随机抽样获得自变量为定类变量且为二分变量因变量为连续型变量5.3 两个配对样本的T检验适用于配对样本(相关样本)设计即只有两个处理水平的单因素随机区组设计也适用于两个水平的重复测量设计。前提正态性 两个变量所属的总体为正态分布。但当样本量足够大超过20个时允许总体为非正态。随机样本 样本必须从总体中随机抽样获得。否则给t检验给出的p值不可信。每个被试必须有两个测量结果(前后测量设计)如果通过事前测试对被试两两配对则每对被试被视为一个样本。
