用spss两配对样本T检验结果分析中需要查t值表吗?该怎么查

用spss两配对样本T检验结果分析中需要查t值表吗?该怎么查？

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量，有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数，都不相关第3个表是相关t检验的结果，关键看最后3列，t值、自由度、p值。你没有列出p值，只看到自由度都是23。p值小于0.05就是差异显著了补充回答：你的3对比较都存在极其显著的差异，因为sig.(2-tailde)（这个就是p了）都小于0.01了。

两独立样本t检验样本量有什么要求？

先计算t统计量。

t＝(x - x_cap) / se

x_cap为样本均数，se为样本均数的标准误，se＝sd/√(n-1)，sd为样本标准差，n为样本量

根据如上概率密度函数可计算在相应自由度下某个t统计量值对应的p值。现在有已建立好的t界值表，可以根据t统计量以及相应的自由度，在t界值表上查找相应的p值。

才疏学浅，如有错漏请批评指正

如何用SPSS进行两个独立样本的t检验？

1.如图输入两个样本的数据，样本变量的数值1，2分别表示样本1，样本2

2.依次选择analyze，compare means，independen-samples T test

3.将变量 “值”移动到 test variable框中，将变量“样本”移动到grouping variable框中

4.下面来定义分组：点击 define groups

5.在弹出的define group框中填入对应的组值，点击continue

6.回到步骤4的对话框，点击确定OK，在输出界面中显示t检验的各种相关的数据

T检验和方差分析的区别？

一、发明背景不同：

1、方差分析：

方差分析是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

2、t检验：

t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。

二、应用不同：

1、方差分析：

方差分析主要用途是均数差别的显著性检验，分离各有关因素并估计其对总变异的作用，分析因素间的交互作用，方差齐性检验。

2、t检验：

t检验主要应用于比较两个平均数的差异是否显著。

联系：

两者都要求比较的资料服从正态分布；而且两样本均数的比较及方差分析均要求比较组有相同的总体方差；配伍组比较的方差分析是配对比较t检验的推广，成组设计多个样本均数比较的方差分析是两样本均数比较t检验的推广；对于两个样本之间的比较，方差分析和t检验效果是相同的。

扩展资料

方差分析的基本原理：

1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

t检验适用条件：

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。

两样本比较时，分别取以下检验水准，哪一个的第二类错误最小？

定义两独立样本t 检验(two independent samplest-test)，又称成组 t 检验.概述适用于 完全随机设计 的两样本均数的比较，其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中，每组对象分别接受不同的处理，分析比较处理的效应。或分别从不同总体中随机抽样进行研究.条件两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布 ， ， 且两总体方差 ， 相等， 即 方差齐性 (homogeneity of variance， homoscedasticity).若两总体方差不等， 即方差不齐， 可采用 检验，或进行变量变换，或用秩和检验方法处理.原理两独立样本t检验的检验假设是两总体均数相等，即 ， 也可表述为 ，这里可将两样本均数的差值看成一个变量样本.则在 条件下两独立样本均数t检验可视为样本与已知总体均数 的单样本t检验， 统计量计算公式为 其中， 表示自由度. 称为合并方差(combined/pooled variance)，上述公式可用于已知两样本观察值原始资料时计算，当两样本标准差 和 已知时，合并方差 为

近似t检验要求实例说明？

t检验只是大致要求样本服从正态分布，只要你的样本不是严重背离正态分布，那么t检验的结果都是可靠的.你仅需要使用条形图看看你的样本有没有严重背离正态分布就可以了.其理由是，根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50即为足够大），其样本均值均近似服从正态分布.如果两组的样本量近似相等，那么t检验的结果对样本背离正态分布和方差齐性假设更为稳健。实例很好举，举个总体方差不齐的情况，如果两个样本总体方差不齐，可以采用近似t检验，校正t值或校正自由度、两者都校正。

两个独立样本数量不一样怎么进行独立样本t检验？

在统计学中，两个独立样本做统计比较时，首先需用拟正态分布检验样本分布情况，不属正态分布，两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验。2、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。二、单总体t检验统计量为：该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n?1的t分布。扩展资料选用的检验方法必须符合其适用条件，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。

双样本t检验什么意思？

是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。

两独立样本T检验的适用范围是什么？

独立样本t检验属于t检验范畴，用来检验两个彼此独立的样本代表的总体的均值是否一样。通常用来比较两个班级的成绩是否有差异啊这类问题。两独立样本检验属于非参数检验范畴，用来检验一个变量的两组数值是否有差异，包括适用于不同情况的四种检验，用来检验两组变量代表的总体是否有相同分布，也可以检验这两组变量是否来自同一总体。非参数检验方法不依赖于总体分布的类型，在总体不服从正态分布或者分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体。而t检验方法则假设总体服从正态分布。ppv课网站，专业的数据培训网站，提供免费学习视频，spss，sas，应有尽有，从入门到精通，ppv课网站，助你成为数据分析专家，赢在职场第一步。

在R语言中,只已知2个样本各自的个数,均值,方差,怎么检验差异是否显著？

如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，，查表的自由度为n1 n2-2，然后用函数pt(tvalue，n1 n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。如果方差不齐，需要计算校正后的自由度，

如何用SPSS进行两个独立样本的t检验？

1、利用F检验判断两总体的方差是否相等；利用t检验判断两总体均值是否存在显著差异。

两独立样本t检验之前，对于数据的正确处理是一个非常关键的任务，spss要求两组数据在一个变量中，即在一个列中，同时要定义一个存放总体标志的标识变量。

2、选择“检验变量”和“分组变量”，在“定义组”时，此处使用指定值，因为原始数据已经定义相关组。置信区间通常是默认的95%。

3、结果解释：通过F检验的观察值为65.469，概率值为0，小于显著性水平，认为方差存在显著差异；再通过t检验的结果知，概率值都是小于显著性水平，认为两个总体的均值存在显著差异。最后的两列给出95%置信区间与总体均值差的上下限。