t分布曲线形状与正态分布相似,随着f增大,t分布曲线接近正态分布曲线,与时,二者是严格一致的。所以小样本的数据统计处理可以按正态分布一样的进行。由1式可以得到2式,它表示了总体平均值的置信区间:t值取决于约定显著水平α(置信度为1一α)和样本的容量n。...
t 检验对资料的正态性有一定的耐受能力,如果资料只是少许偏离正态,则结果仍然很稳健。若偏离正态很远,则最好考虑变量变换,或用非参数方法加以分析。 以一组血糖数据和一组身高数据为例检验其正态性!点击"分析(A)",选择"非参数检验(N)",点击旧对话框中的"单样本K-S检验"。将"血糖"、“年龄”放到"检验变量列表(T)"中,“检验分布”中选择“正态性(N)”,点击确定!...
Fisher''s p值为0.34,我们有95%置信度认为两者之间没有统计学差异。F 检验仅对于正态分布数据准确。一旦稍有偏离正态性,就会导致此检验生成不精确的结果。...
故当作者获得数据资料后,首先应进行正态性检眩范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时,差异显著性检验方法的选裕诜合其应用条件下,一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项:(1)率值或均值在进行显著性检验前,应注意样本的代表性和可比性。...
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