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配对t检验的适用条件

我爱台鸽网 2021-10-13 15:41 我爱台鸽网 110
提起配对t检验的适用条件,大家都知道,有人问配对样本T检验的假设前提是什么,另外,还有人想问t检验的应用条

提起配对t检验的适用条件,大家都知道,有人问配对样本T检验的假设前提是什么,另外,还有人想问t检验的应用条件是什么,你知道这是怎么回事?其实两独立样本T检验的适用范围是什么,下面就一起来看看独立样本T检验、配对T检验、方差分析的零假设是什么?它们的适用条件有何不同?spss数据文件形式有何,希望能够帮助到大家!

配对t检验的适用条件

零假设:

独立样本T检验:μ0=0;

两独立样本T检验的适用范围是什么?

配对T检验:μ1-μ2=0;

方差分析:所有的μ都相等。

如考察不同性别 (男、女两个维度)的被试其考试焦虑的差异,那么就要用T检验,如果是考察不同年级(大一、大二、大三、大四;只要大于等于3个水平)的大学生其考试焦虑的差异,那么就需要用方差分析 !数据文件没有什么不同

成组t检验和配对t检验的区别

成组t检验随机性更强,而配对t检验的目的性更强,所以效率更高。

配对t检验,是单样本t检验的特例,主要观察以下几种情形:

1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理;

2、同一受试对象接受两种不同的处理;

3、同一受试对象处理前后的结果进行比较;

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配对t检验的适用条件:配对样本T检验的假设前提是什么


配对t检验的适用条件:配对样本T检验的假设前提是什么

4、同一对象的两个部位给予不同的处理。

成组t检验,也称两独立样本资料的t检验,适用于完全随机设计的两样本均数的比较。将受试对象随机分配成两个处理组,每一组随机接受一种处理。

注意事项:

1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意:t检验的前提:1.来自正态分布总体 2.随机样本 3.均数比较时,要求俩总体方差相等,即具有方差齐性) 。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。

如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene’s检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性,我们只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中,这个检验是统计上不显著的,这是不拒绝虚拟假设H0。因为,其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ,有可能犯第Ⅰ类错误。

4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异:提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围,但不给出确切的概率值,假设检验可以给出H0成立与否的概率。

6、涉及多组间比较时,慎用t检验。

科研实践中,经常需要进行两组以上比较,或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较,(如性别、药物类型与剂量),此时,需要用方差分析进行数据分析,方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时,方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。(进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时)。

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