1.心理统计学中方差分析和T检验的差别是什么
最大的差别就是:t检验适用于两个变量均数间的差异检验,多于两个变量间的均数比较要用方差分析。
具体来说,t检验仅用在单因素两水平设计(包括配对设计和成组设计)和单组设计(给出一组数据和一个标准值的资料)的定量资料的均值检验场合;而方差分析用在单因素k水平设计(k≥3)和多因素设计的定量资料的均值检验场合。—————————————————————————————————————比较的内容 t检验 方差分析加q检验 ——————————————————————————————————————资料的利用率 低:每次仅用两组 高:每次要用全部数据——————————————————————————————————————对原实验设计的影响 残:割裂了整体设计 全:与原实验设计相呼应 ——————————————————————————————————————犯假阳性错误的概率 大 小————————————————————————————————————— 结论的可靠性 低 高——————————————————————————————————————。
2.p检验,t检验,能不能简单说一下两种方法是什么意思,适用条件,有
T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与z检验、卡方检验并列。
适用条件:
(1) 已知一个总体均数;
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差;
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
步骤:
1.建立假设、确定检验水准α
2.计算检验统计量
3.查相应界值表,确定P值,下结论
3.t检验的原理是什么
原理:T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
意义:
T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态,结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远,则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。
两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异,需分两步完成:①利用F检验进行两总体方差的同质性判断;②根据方差同质性的判断,决定T统计量和自由度计算公式,进而对T检验的结果给予恰当的判定。
如果待检验的两个样本均值差异较小,那么t值也就较小,说明两样本均值不存在显著差异;相反,t值越大,说明两样本均值之间差异越显著。
SPSS将计算的t值和T分布表给出相应的显著性概率值,如果显著性概率值P小于或等于显著性水平α,则拒绝原假设,认为两总体均值之间存在显著差异;相反,显著性概率值P大于显著性水平α,则不拒绝原假设,认为两总体均值之间不存在显著差异。
扩展资料
t检验的前提条件:
无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验,都有几个基本前提:
一是,T检验属于参数检验,用于检验定量数据(数字有比较意义的),若数据均为定类数据则使用非参数检验。
二是,样本数据需要服从正态或近似正态分布。
1、独立T检验(也称T检验),要求因变量需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。
2、单样本T检验,其默认前提条件是数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。
3、配对样本T检验,其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是单样本Wilcoxon检验进行研究。
其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样,无非是进行了一次数据相减(即差值)处理而已,因而其和单样本T检验保持一致。
参考资料来源:百度百科-t检验
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