比较两组之间有没有显著性差异采用什么方法

比较北美洲西部沿海地区的气候分布与欧洲西部沿海地区气候分布特点之间的宽窄存在着显著的差异,原因是北美洲西部沿海地区的有高大南北向的科迪勒拉山系对盛行西风的阻挡作用,把温带海洋性气候限定在狭窄的海岸地带

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问：           &

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选（为0的就是此数据在另一列里找不到）；柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问：不是想找两列数有什么不同，

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

貌似要用卡方检验

这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

TherewereasignificantdifferencebetweentheAandtheB,eitherbetweentheCandtheD.再问：Therearesignificantdif

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

先找出细胞生长周期.方法很多了,最简单的就是每隔一定时间计数.有MTT的方法等等.

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

如果这是4组独立样本数据的话,用Welch方差分析或非参数检验法Kruskal-Wallis检验进行分析.结果如下：分析结果表明,四组数据之间没有显著性差异.  再问：能不能简述一

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K