t检验自由度 成组设计t检验自由度

T检验的条件?

n度 d.f表示分位点a，例如自由度为3的t分布0.05上分位点就是t(3,0,05)

T检验的条件：要比较的数据必须是计量数据而非计数数据，组别为2组，2组以上则是做方分析。t检验通常需要做一个方齐性检验。

t检验自由度 成组设计t检验自由度

卡方分布

T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准σ未知的正态分布资料。

t检验是用t分布理论来推论异发生的概率，从而比较两个平均数的异是否显著。它与z检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。

样本t检验通常需要做一个方齐性检验，但根据很多研究者的观点，t检验具有相当的稳健性，轻微违反方齐性的条件也是允许的

样本服从正态分布、适合小样本

如何理解t检验的p值和临界值

t检验

2、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。

3、在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率p越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。

拓展资料

统计一词起源于国情调查，最1、实验条件，即不同的处理造成的异，称为组间异。用变量在各组的均值与总均值之偏平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。早意为国情学。原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史，而它作为一门科学，是从17世纪开始。

一般来说，统计包括三个含义：统计工作、统计资料和统计科学。

（1）统计工作。指利用科学的方法搜集、整理和分析和提供关于经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。也称统计实践，或统计活动，是在一定统计理论指导下，采用科学的方法，搜集、整理、分析统计资料的一系列活动过程。

（2）统计资料。指通过统计工作取得的、反映经济现象的数据资料的总称。统计工作所取得的各项数字资料及有关文字资料，一般反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告中。

统计工作的成果是统计资料，统计资料和统计科学的基础是统计工作，统计科学既是统计工作经验的理论概括，又是指导统计工作的原理、原则和方法。

参考资料：

方分析和t检验的区别？

1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准σ未知的正态分布资料。

一、发明背景不同：

综上，你用单侧还是双侧，主要取决于你的研究兴趣，你可以自由选择使用双侧或单侧，其次也跟你的经验有关，如果你十分确定拒绝域绝不会在数据分布的某一侧，那你就直接用单侧，比如你比较智力超常者和智力障碍者的智力测验得分，此时你很清楚超常者得分一定高于障碍者，那你的研究假设就应该是超常者得分是否高于障碍者，而不是是否不同于障碍者。一般研究当中都是默认双侧检验，如无特殊理由，直接用双侧是比较稳妥的做法

1、方分析：

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

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、方分析：

方分析主要用途是均数别的显著性检验，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，方齐性检验。

联系：

方分析的基本原理：

2、随机误，如测量误造成的异或个体间的异，称为组内异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏平方和的总和表示， 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。

线性回归中排除变量的t检验的概率值是一个点是什么意思?

2、t检验：

t检验的自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n扩展资料-m-1

F检验的个自由度是自变量的数量（m)，第二个自由度是样本数量（n)减去自变量数量(m)再减去1,即n-m-1

t分布、 z分布、卡方检验各适用什么情况

t分布是含有参数自由度n，他的曲线形态与自由度n的大小有关，n的值越小，其曲线越平坦，曲线中间越低，曲线双侧尾部翘的越高。

T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在异。可以分为三种，分别是单样本T检验（与某数字对比的异）、配对样本T检验（两组配对数据的异）、样本T检验（两组数据的异）。

F分布

方分析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分析均要求比较组有相同的总体方；配伍组比较的方分析是配对比较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，方分析和t检验效果是相同的。一般包括：单因素方分析、双因素方分析、三因素方分析、多因素方分析、事后多重比较、协方以及重复测量方等，不同的数据以及分析目的，选择的方法不同。

卡方检验包括：卡方检验、配对卡方、卡方拟合优度以及分层卡方等。

T检验是有条件的，其中之一就是要符合方齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方齐，只有方齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有异，否则如果方不齐的话，会把组内的异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间异和组内异的比较，所以本质上和t检验方齐的概念相似。但是实际上在方不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

卡方检验，需要因变量和自变量均为定类变量才可以进行分析。

计算不同：

用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合异显著性检验f检验

卡方值

spss自由度一般是多少

μ1-μ2t检验主要应用于比较两个平均数的异是否显著。的假设检验的统计量：σ1和σ未知（T检验）

9个。SPSS，统计产品与服务解决方案软件，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数，在SPSS正交实验和极分析的自由度上面，需要至少9个，因9个自由度可以在计算时更好的进行计算，前提是使用方分析不考虑交互作用，若数据不满足，但是可以进行极分析，找到组合。

一个有关统计学中t检验的问题

上分位点适用范围：表示 >这个点的概率为0.05参考资料来源：

自由度怎么算

知识点1：匹配样本两总体均值之的区间估计

自由度计算方法先算参数估计自由度、再假设检验自由度。

在参数估计中：

1、参数估计自由度：

对于样本均值的参数估计，自由度等于样本的大小减去1（df=n-1），其中n是样本的大小。对于线性回归模型中的参数估计，自由度等于样本的大小减去模型中估计的参数的数量。

2、假设检验自由度：

对于样本的t检验，自由度等于两个样本的大小之和减去2（df = n1 + n2 - 2），其中n1和n2分别是两个样本的大小。

对于配对样本的t检验，自由度等于样本的大小减去1（df = n - 1），其中n是配对样本的大小。在卡方检验中，自由度通常是根据观察到的数据的维度来确定。

这只是一些常见情况下的自由度计算方法。在其他复杂的统计方法和模型中，自由度的计算可能会有所不同。因此，在具体应用中，参考相应方法或模型的文献或指南以获取准确的自由度计算公式。

自由度表示可以变动的数据点的数量。当进行统计推断时，通常使用样本数据来估计总体参数。自由度告诉我们，我们可以自由地选择多少个数据点，而不会受到限制或约束。自由度的增加可以提高参数估计的准确性。

在统计假设检验中：

自由度表示在给定约束条件下可以自由变动的数据点的数量。例如，在进行t检验时，自由度决定了用于计算t统计量和查找t分布临界值的自由度参数。

在回归分析中：

自由度用于衡量模型中可以自由变动的参数的数量。自由度的选择可以影响模型的灵活性和拟合优度。

商务与经济统计学 假设检验专题（第十章）

首先t检验是一种参数检验，用于比较两组数据的均值，所以要比较的数据必须是计量数据而非计数数据，组别为2组，2组以上则是做方分析。

本章主要涉及

自由度概念：

假设一家制造企业的员工可以用两种不同方法完成一项生产任务。为了使产品产量化，公司想确认总体完成生产任务平均时间较少的方法，用μ1表示生产方法1的总体完成生产任务的平均时间，μ2表示生产方法2的总体完成生产任务的平均时间。

备择假设 —— Hα：μ1-μ2 ≠ 0（两种方法有明显别）

在用于搜集生产时间数据及假设检验的抽样方法时，我们考虑两种选择方案。一种是基于样本，另一种是基于匹配样本。

1.样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，样本中的每个工人使用生产方法1；抽取工人的另一个的简单随机样本，样本中每个工人使用生产方法2.

σ1和σ2已知用Z检验，σ1和σ2未知用T检验

从总体1抽取一个容量为n1的简单随机样本，从总体2抽取一个容量为n2的另一个简单随机样本。这两个样本需要相互抽取，因此被称为 简单随机样本 。

例：本章主要涉及

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假设一家制造企业的员工可以用两种不同方法完成一项生产任务。为了使产品产量化，公司想确认总体完成生产任务平均时间较少的方法，用μ1表示生产方法1的总体完成生产任务的平均时间，μ2表示生产方法2的总体完成生产任务的平均时间。

备择假设 —— Hα：μ1-μ2 ≠ 0（两种方法有明显别）

在用于搜集生产时间数据及假设检验的抽样方法时，我们考虑两种选择方案。一种是基于样本，另一种是基于匹配样本。

1.样本设计：抽取工人的一个简单随机样本，样本中的每个工人使用生产方法1；抽取工人的另一个的简单随机样本，样本中每个工人使用生产方法2.

σ1和σ2已知用Z检验，σ1和σ2未知用T检验

从总体1抽取一个容量为n1的简单随机样本，从总体2抽取一个容量为n2的另一个简单随机样本。这两个样本需要相互抽取，因此被称为 简单随机样本 。

例：

两总体均值之的区间估计：σ1和σ2已知

知识点2：

假设检验的三种形式

μ1-μ2的假设检验的统计量：σ1和σ2已知（Z检验）

μ1-μ2的假设检验的统计量：σ1和σ2未知

t检验有一个需要确定自由度的问题，自由度公式如下：

原假设 —— Ho：μd = 0

备择假设 —— Ho：μd ≠ 0

知识点2：匹配样本假设检验的检验统计量

自由度为n-1，也就是样本量-1

知识点1：两总体比例之的区间估计

知识点2：p1-p2的假设检验

假设检验的三种形式

p1-p2的假设检验的检验统计量

显著性检验中F、 df、 sig、 t值各代表什么意思？

3、样本来自正态或近似正态总体。

F是组方值，

sig是异性显著的检验值，该值一般与0.05或0.01比较，若小于0.05或者0.01 则表示异显著

df是自由度

t值表示变量显著性检验的t统计量

一般的sig 没有特别注明的都是指 双侧检验，如果特别注明有单侧，那就是单侧的，而且两者是不同的

扩展资料：

显著性检验常用检验方法

适用于计量资料、正态分布、方具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆 。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）

t'检验

应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方不齐时，t′检验的计算公式实际上是方不齐时t检验的校正公式

U检验

应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验

方分析

用于正态分布、方齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方分析首先是比较各组间总的异，如总异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等

X2检验

是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率)的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行乘以2列资料及组内分组X2检验

零反两总体均值之的区间估计：σ1和σ2未知应检验

用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为0或时，X2检验的一种特殊形式。属于直接概率计算法

非参数统计方法

符号检验、秩和检验和Ridit检验

三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法

Holing检验

方分析和t检验的区别是什么？

适用范围：

一、发明背景不同：

（3）统计科学。也称统计学，是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系。指研究如何搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。

1、方分析：

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

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、方分析：

方分析主要用途是均数别的显著性检验，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，方齐性检验。

联系：

方分析的基本原理：

2、随机误，如测量误造成的异或个体间的异，称为组内异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏平方和的总和表示， 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。