样本量较大用什么检验

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

先要做方差分析,如果方差不齐,需要做近似T检验.

样本数量是在表1样本量字码中根据检验水平查询的,其中检验水平、AQL值是各企业内部规定,或者应客户要求确定的

试验涉及的内容不同,最小样本量的要求不同.一般最小样本量应不少于10个.仅供参考,呵呵.

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

你的数据有3个不同的时间点,不能使用配对样本t检验来分析（只有在仅有2个时间点的情况下才能使用配对样本t检验）,可以使用重复测量方差模型来分析你的数据,推荐你使用SPSS的GLMRepeatedMea

在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本.如何判断是独立样本还是相关样本呢?举例说明:(独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏.考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

没有书中原话,我抄下来了.从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示.然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似

不可以的,因为T检验的参数t的计算公式中就有样本量n,所以没有样本量就不能算t值,这样也就不能进行t检验了.再问：那如果A:样本量为100,均数=117.8标准差为5.3B:为国家平均水平，均数=11

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问：两组数据的时候不能用方差分析吗，如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢，就只能用独立样本T检验

根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康

这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分（中）位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.

可以使用SPSS软件（或其他统计软件）的Crosstabs进行分析,采用其列出的fisher精确检验的结果就可以了,结果是肯定可靠的.但是,由于另一组只有9例,这有可能会降低卡方检验的检验效能.再问：

SPSS的秩和检验没有两两比较,“Mann-WhitneyU检验”是用于两独立样本秩和检验(教科书上写的是：WilcoxonRankSumtest,威尔克逊秩和检验,两者等价),不是用于两两比较的.你

总体方差和样本量没有必然的关系,主要和样本的异质性有关系.样本异质性越高,方差就越大；同质性强的话方差就小.总体方差=总体离均平方和/总体个数异质性影响的是分子,也就是每增加一个新的样本,分母肯定会增

检验结果认为两个班的平均成绩相等.建立SPSS数据文件的时候,需要两个变量,一个放两个班的成绩(mark),一个用作分组变量(class),以区别一班学生的成绩和二班学生的成绩,3班用1表示,4班用2