兩獨立樣本的T檢驗

2021-02-20 spss學習樂園

    在前面幾次更新中，小編已經連續推送單樣本T檢驗和配對設計T檢驗，詳情看這裡：單樣本資料的t檢驗（案例篇），配對設計的t檢驗

    兩獨立樣本T檢驗是利用來自兩個總體的獨立樣本，去推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。（現實生活中，我們想比較兩個班級之間的成績；比較城市和農村的幸福指數等。）

兩獨立樣本t檢驗的適用條件：

（1）獨立性，兩觀察值之間要相互獨立

（2）正態性，各個樣本均來自正態分布的總體；

（3）方差齊性，兩樣本所在總體的方差相等；

    三個條件中，獨立性對檢驗結果的影響是最大的，一般要根據試驗的設計方法和資料的性質來確定。

【原理】

（一）建立假設檢驗，確定檢驗水準α

（二）計算統計量

（三）確定P值，給出結論

【正態性檢驗】當樣本資料的正態性得不到滿足時，倘若只是少許偏離正態，其結果仍然可行；若偏態很嚴重，則檢驗的結果無實際意義。

    通常有圖示法和統計檢驗法

圖示法：P-P圖，Q-Q圖    

即採用繪製統計圖的方式來觀察。這可很直觀且全面地給出樣本的數據特徵。

統計檢驗法：

在SPSS中，統計描述中的「探索」過程，如圖所示：

 一般情況下，Shapiro-Wilk更適用於小樣本或者非整數加權樣本。

系統會自動繪製Q-Q圖並且提供正態性檢驗的結果。

【方差齊性檢驗】在SPSS中，默認採用Levene's法， 「探索」，子菜單「繪圖」，勾選 「未轉換」，可以做出更詳盡的Levene's的方差齊性檢驗。除此之外，獨立樣本的T檢驗中會自動給出是否方差齊性的結果。

【案例分析】

現希望比較兩老師的教學質量，以某次考試後的成績為比較對象。

①單擊「分析」→「描述統計」→「描述」，具體操作如上圖

P>0.05，故滿足正態性

正態性也滿足；

②進行獨立樣本的T檢驗

③將變量score 放入「檢驗變量」框，將班級class 放入「分組變量」

④其結果如圖所示：

看「已假設方差齊性」，P=0.004<0.05,因此認為兩位老師任教的班級的考試成績存在差異，也即教學質量存在差異。

數據源：連結：https://pan.baidu.com/s/1h4421mtliwo8SeIpdx1Itw 密碼：teu8

相關焦點

  • 兩樣本t檢驗 - CSDN
    方差分析與兩樣本T檢驗。1。首先可以看到方差分析（ANOVA）包含兩樣本T檢驗，把兩樣本T檢驗作為自己的特例。因為ANOVA可以比較多個總體的均值，當然包含兩個總體作為特例。實際上，T的平方就是F統計量（m個自由度的T分布之平方恰為自由度為（1，m）的F 分布。因此，這時候二者檢驗效果完全相同。
  • SPSS科研統計:獨立樣本T檢驗
    兩獨立樣本T檢驗的目的是利用來自兩個總體的獨立樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。這個檢驗的前提要求是：（1)獨立。
  • 一文看懂spss-獨立樣本t檢驗,非參數檢驗
    例：有幹預組和對照組，測得兩組的5個指標數據，分析幹預組和對照組的差異。首先對數據進行正態性檢驗，符合正態性的使用獨立樣本t檢驗；不符合正態性地使用非參數秩和檢驗。將數據導入spss中，首先正態性檢驗。
  • 兩樣本t檢驗原理與R語言實現
    t檢驗也稱為student t檢驗，可以用來比較兩個均值的差異是否顯著，可分為單總體檢驗、雙總體檢驗、配對樣本檢驗。1.1歷史要了解t檢驗，就不得不提及他的發明者威廉·西利·戈塞特（William Sealy Gosset）。
  • r語言兩樣本檢驗 - CSDN
    t檢驗也稱為student t檢驗，可以用來比較兩個均值的差異是否顯著，可分為單總體檢驗、雙總體檢驗、配對樣本檢驗。1.1歷史要了解t檢驗，就不得不提及他的發明者威廉·西利·戈塞特(William Sealy Gosset)。戈塞特先生作為一個擁有化學和數學兩個學位的牛津大學新秀，於1899年因化學專長進入愛爾蘭都柏林的吉尼斯釀造公司工作。
  • 手把手教你用 GraphPad 做配對樣本 t 檢驗
    今天給大家介紹一下它的統計分析功能——配對樣本（paired）t 檢驗。 配對 t 檢驗中的數據是每行代表一個不同的主題（或一組不同的匹配數據），用行標題進行標記。請注意，與許多統計程序不同，組和主題不是通過將變量分組來定義的。相反，每列定義一個單獨的組，每行代表一個不同的主題。
  • 樣本量n>30時,還能繼續使用T檢驗嗎?
    T 檢驗和 F 檢驗至於具體要檢定的內容，須看你是在做哪一個統計程序。舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的 t 檢驗。兩樣本 (如某班男生和女生) 某變量 (如身高) 的均數並不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢？
  • 兩個獨立組之間的對比分析(SPSS:獨立樣本T檢驗)
    獨立樣本T檢驗解決的問題：一個自變量（離散變量，水平數=2）對一個因變量（連續變量）的影響。 適用條件：正態性、獨立性、方差齊性。SPSS步驟 1）分析比較均值獨立樣本T檢驗
  • 卡方檢驗,T檢驗和F檢驗
    t檢驗為了確定從樣本(sample)統計結果推論至總體時所犯錯的概率，一般是小樣本，n<30。t檢驗可分為單總體檢驗和雙總體檢驗，以及配對樣本檢驗。這裡主要舉例說明雙總體檢驗(即獨立樣本t檢驗),雙總體t檢驗是檢驗兩個樣本平均數與其各自所代表的總體的差異是否顯著。獨立樣本t檢驗統計量為：
  • t檢驗中t值的意義 - CSDN
    參數檢驗在下文中，我們給出了兩個樣本，它們可以來自相同或不同的分布，我們想檢驗這些樣本是否具有相同的統計特性：比較均值t檢驗t檢驗適用於：正態分布、方差具有齊性的兩組間小樣本比較；對於大樣本不滿足正態分布的數據而言t-檢驗還是相當精確有效的手段。檢驗：兩個平均數的差異是否顯著。
  • t檢驗的目的_單樣本t檢驗的目的 - CSDN
    舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢驗。T檢驗和F檢驗的關係另一種解釋：t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。 F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。
  • 非參數檢驗-配對樣本的Wilcoxon符號秩和檢驗
    之前我們學習了單樣本的K-S檢驗常用來檢測數據是否滿足正態分布，並不是單樣本t檢驗的代替方法。
  • t檢驗 方差分析 - CSDN
    一.T檢驗1.T檢驗分類T檢驗是通過比較不同數據的均值，研究兩組數據之間是否存在顯著差異。單總體檢驗：單總體t檢驗是檢驗一個樣本平均數與一個已知的總體平均數的差異是否顯著。當總體分布是正態分布，如總體標準差未知且樣本容量小於30，那麼樣本平均數與總體平均數的離差統計量呈t分布。
  • 利用python做t檢驗
    當樣本符合正態分布或趨近於正太分布時可以使用；（根據中心極限定理，當樣本n>30時，可認為近似符合正態分布）使用用途：檢驗的總體方差未知，主要檢驗單個樣本是否和已知的總體均值相等；（python使用 ttest_1samp檢驗-雙邊）檢驗兩對獨立的正太數據或近似正太分布的均值是否相等；（python用ttest_ind
  • 三種T檢驗的詳細區分
    t檢驗的前提條件無論是單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗還是配對樣本T檢驗，都有幾個基本前提：1. 樣本數據服從正態或近似正態分布。（2）獨立樣本T檢驗（T檢驗）獨立樣本T檢驗用於分析定類數據（X）與定量數據（Y）之間的差異情況。獨立樣本T檢驗除了需要服從正態分布、還要求兩組樣本的總體方差相等。當數據不服從正態分布或方差不齊時，則考慮使用非參數檢驗。
  • 理解 t 檢驗與 F 檢驗的區別
    舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而進行t檢驗。兩樣本(如某班男生和女生)某變量(如身高)的均數並不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在顯著差異呢？會不會總體中男女生根本沒有差別，只不過是你碰巧抽到這2樣本的數值不同？
  • t檢驗 機器學習_機器學習 t 檢驗 - CSDN
    無論任何假設檢驗，它們都遵循如下圖所示的流程：做兩個假設：一般如果假設對象是兩組樣本的話，都會假設這兩組樣本均值相等（T檢驗的假設），方差滿足齊次性（F檢驗的假設）等。而另一個假設其實就是兩組樣本均值不相等（T檢驗的假設），方差不滿足齊次性（F檢驗的假設）等，其實這兩個假設就是一對非此即彼的選項。這兩個假設在教科書上就叫做原假設H_0，和備擇假設H_1。
  • 通俗理解T檢驗與F檢驗的區別
    3，T檢驗和F檢驗 至於具體要檢定的內容，須看你是在做哪一個統計程序。 舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢驗。兩樣本(如某班男生和女生)某變量(如身高)的均數並不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢？會不會總體中男女生根本沒有差別，只不過是你那麼巧抽到這2樣本的數值不同？為此，我們進行t檢定，算出一個t檢定值。
  • 「spss數據分析系列」t檢驗
    一、t統計量及t檢驗本人介紹spss數據分析中的t檢驗，我們平時分析數據時經常對比均值，其中兩分類的均值對比採用的t檢驗，這裡強調一下的是兩分類的對比，其他還有獨立樣本t檢驗，配對t檢驗，我們在下面spss軟體部分再做說明
  • T檢驗與F檢驗,你分清楚嗎?
    T檢驗和F檢驗至於具體要檢定的內容，須看你是在做哪一個統計程序。舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢驗。兩樣本 (如某班男生和女生) 某變量 (如身高) 的均數並不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢？