比较两组数据显著差异用什么检验
t检验能用来检验两组数据是否有显著差异性
来源：网络
关键字： 两组数据 差异 检验
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网友1的回答
这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著, 第一个表是相关样本t检验,所用的两列变量来自同一批被试网友2的回答
当试验数据出现两种或者多种不同的结果时,应该采用统计学的方法,通过显著性检验来判断试验数据之间是否存网友3的回答
两组数据进行差异显著性检验可以采用方差分析法进行,excel自带有方差分析工具的加载项,可通过以下方网友4的回答
首先,分别把这两组数据分别设为x和y,打开SPSS,点击左下角的Variable View选项卡,在网友5的回答
CORREL 返回两个数据集之间的相关系数. 公式为 =CORREL(a1:aN,b1:bN)网友6的回答
做配对样本的t检验 t检验 t检验分为单总体检验和双总体检验。 单总体t检验是检验一个样本平均数与一网友7的回答
首先要确定你的数据是独立的(unpaired)还是配对的(paired)。举个例子,有两杯水,一杯是网友8的回答
这个可以做t检验的 我替别人做这类的数据分析很多的网友9的回答
卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别, 正常对照组用数据网友10的回答
::::，能用spss t-test检验差异性吗::，不知道想法是不是对:::::::::请参考以下相关问题::::::，在spss中怎么实现啊谢谢谢谢啊:： 用卡方检验:banner 学习者请关注这里。你要是想做多组的::：你要是就做两组的检验::::。帮帮忙::::，一点小问题：临时用到spss::。:::::::::：，但是具体操作我不会:。第一组的第一个题和第二组的第一个题:：:： 三个问题 得到三个数据 怎能看出他符合什么分布啊::::：_问题描述::，t检验就行。 ::::::::。:::: 只有两个数值（201:： 你每组就三个数 也比较差异啊 这样结果意义也不大啊一般做显著差异 T检验和方差分析都可以答案3:::::::::，求P值我的感觉是要检验两组数据是否服从同一个多项分布：，应该用方差分析了::, ::请参考以下相关问题:::::，请大伙儿帮帮忙~~比如说有两组调查数据:::: 如何用SPSS进行显著性检验:请参考以下相关问题，93）:::::，如何用spss检验数据独立性及显著性差异 ：实例系列教程问题::::::::::::::: 急求::。急等ing 答案1::，做方差分析．答案4，第一组 三个问题 每个问题回答的人数分别是 12 88 5第二组 同样三个问题 每个问题的人数是 60 30 15要检验两组数据是否有显著性差异。::。就是ANOVA或者univarite~~ 也在analyse里面答案2：:网友7的回答
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相关关键词这是个机器人猖狂的时代，请输一下验证码，证明咱是正常人~用R语言进行数据分析：单样本和双样本检验
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作者 红领巾 ]
到现在为止，我们已经学会了单样本的正态性检验。 而更常用的操作是比较两个样本的特征。在 R 里面，所有“传统”的检验都放在 包 stats 里面。这个包常常会自动载入。
下面是冰融化过程的潜热（latent heat）(cal/gm) 数据（来自 Rice (1995, p.490)）
Method A: 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.03 80.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02 Method B: 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.95 79.97
盒状图（boxplot）为这两组数据提供简单的图形比较。
A &- scan() 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.03 80.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02
B &- scan() 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.95 79.97
boxplot(A, B)
从图上可以直观的看出第一组数据 相比第二组数据倾向给出较大的值。
为了比较两个样本的均值是否相等，我们可以使用 非配对 t-检验
& t.test(A, B) Welch Two Sample t-test
data: A and B t = 3.2499, df = 12.027, p-value = 0.00694 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.. sample estimates: mean of x mean of y 80.75
上面的结果表明在正态前提下，二者有明显的统计差异。 R 函数默认两个样本方差不齐， 而 S-Plus 相似函数 t.test 则默认方差齐性。如果两个样本都是来自正态群体， 我们可以用F检验来确定方差的齐性情况，
& var.test(A, B) F test to compare two variances
data: A and B F = 0.5837, num df = 12, denom df = 7, p-value = 0.3938 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0..1052687 sample estimates: ratio of variances 0.5837405
这表明二者方差在统计学上没有显著差异，我们可以采用传统的 假设方差齐性的t-检验。
& t.test(A, B, var.equal=TRUE) Two Sample t-test
data: A and B t = 3.4722, df = 19, p-value = 0.002551 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.. sample estimates: mean of x mean of y 80.75
所有这些检验都假设了数据的正态性。双样本的 Wilcoxon (或者 Mann-Whitney) 检验没有正态性的前提，仅仅要求 在无效假设情况下样本来自一个常规的连续分布。
& wilcox.test(A, B) Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: A and B W = 89, p-value = 0.007497 alternative hypothesis: true mu is not equal to 0
Warning message: Cannot compute exact p-value with ties in: wilcox.test(A, B)
注意警告信息：在两个样本中都有同秩现象。这表明这些数据 来自离散分布(可能会进行 一定的近似处理)。
有好多种方法可以图形化的显示两个样本的差别。我们已经 看过盒状图的比较。下面的命令
& plot(ecdf(A), do.points=FALSE, verticals=TRUE, xlim=range(A, B)) & plot(ecdf(B), do.points=FALSE, verticals=TRUE, add=TRUE)
同时显示两个样本的经验累计概率分布，而 qqplot 得到的是两个样本的 Q-Q 图。Kolmogorov-Smirnov 检验是对两个经验累计概率分布间的最大垂直距离 进行统计的。Kolmogorov-Smirnov 检验假定数据服从一个常规的 连续分布：
& ks.test(A, B) Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: A and B D = 0.5962, p-value = 0.05919 alternative hypothesis: two.sided
Warning message: cannot compute correct p-values with ties in: ks.test(A, B)
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作者：生物谷&&&来源：生物谷
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