分析t檢驗法合不合理的方法

㈠ 當SPSS中不滿足T檢驗法分析時,應該用什麼方法分析數據

SPSSAU默認會判斷是否方差齊，輸出對應應該正確的分析結果，通用方法裡面有T檢驗。

㈡ t檢驗如何進行

T檢驗不是在SPSS裡面可以方便的使用嗎？
建議你安裝一個SPSS統計軟體試一下，
非常簡單的！
假如你實在想用EXCEL的話，方法是：
1.打開EXCEL電子表格
2.在工具欄裡面點擊「幫助」－－「Microsoft Excel幫助」
3.在幫助窗口中，搜索框中輸入「T檢驗」，這是就會出現「microsoft excel online」，也就是從網上下載幫助文件，即可出現TTEST（也就是你所需要的T檢驗）
希望這個能對閣下有所幫助

excel裡面有T檢驗！

1）在「工具」菜單上，單擊「數據分析」。
如果沒有「數據分析」，則請載入「分析工具庫」載入宏。
操作方法：
在「工具」菜單上，單擊「載入宏」。
在「可用載入宏」列表中，選中「分析工具庫」框，再單擊「確定」。
如果必要，請按安裝程序中的指示進行操作。
2）在「數據分析」對話框中，單擊「t－檢驗」，再單擊「確定」。
3）在出現的對話框中，設置所需的參數。

㈢ 分析化學中什麼是t檢驗法

T檢驗法：應用t分布理論對正態總體或近似服從正態分布的總體當方差σ2未知時關於平均數的檢驗方法. Q檢驗法：首先把數據按照從大到小排序,找出最大值與最小值,並計算可疑出其與相鄰值的差值,並將其與最大值與最小值之差做商.

㈣ 什麼情況用T檢驗，什麼情況用F檢驗

f檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到f檢驗。
從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。
其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用f檢驗。
簡單的說就是
檢驗兩個樣本的
方差是否有顯著性差異
這是選擇何種t檢驗（等方差雙樣本檢驗，異方差雙樣本檢驗）的前提條件。
t檢驗，亦稱student
t檢驗（student's
t
test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。
t檢驗是對各回歸系數的顯著性所進行的檢驗，（－－這個太不全面了，這是指在多元回歸分析中，檢驗回歸系數是否為0的時候，先用f檢驗，考慮整體回歸系數，再對每個系數是否為零進行t檢驗。t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分布的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分布的總體的期望是否相等）
目的：比較樣本均數
所代表的未知總體均數μ和已知總體均數μ0。

㈤ 什麼是T檢驗法和Q檢驗法

【Q檢驗法】

Q檢驗法又叫做舍棄商法，是迪克森(W．J．Dixon)在1951年專為分析化學中少量觀測次數(n<10)提出的一種簡易判據式。

按以下步驟來確定可疑值的取捨：

（1）將各數據按遞增順數排列：X1，X2，X3，…，Xn-1，Xn。

（2）求出最大值與最小值的差值（極差）Xmax-Xmin.

（3）求出可疑值與其最相鄰數據之間的差值的絕對值。

（4）求出Q（Q等於（3）中的差值除以（2）中的極差）。

（5）根據測定次數n和要求的置信水平（如95%）查表（見下）得到值

（6）判斷：若計算Q>Q表，則捨去可疑值，否則應予保留。

由表中f大和f小（f為自由度n-1),查得F表，

然後計算的F值與查表得到的F表值比較，如果

F < F表 表明兩組數據沒有顯著差異；

F ≥ F表 表明兩組數據存在顯著差異。

【T檢驗法】

T檢驗法，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。

t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的。戈斯特在位於都柏林的健力士釀酒廠擔任統計學家，基於Claude Guinness聘用從牛津大學和劍橋大學出來的最好的畢業生以將生物化學及統計學應用到健力士工業程序的創新政策。戈斯特於1908年在Biometrika上公布t檢驗，但因其老闆認為其為商業機密而被迫使用筆名（學生）。實際上，跟他合作過的統計學家是知道「學生」的真實身份是戈斯特的。

㈥ 關於T檢驗的結果分析

這個首先要對治療前的兩組進行t檢驗，看兩組的基礎是否相同
如果兩組在治療前T檢驗沒有差異，之後再採用差值t檢驗結果才合理，此時兩組的差值 就是表示的兩組治療方法導致的差異
而配對檢驗就是說忽略兩組的治療差別，說明的就是 治療有效

㈦ 試驗統計中,多個處理平均數間的相互比較為什麼不能用t檢驗

用兩兩比較的t檢驗進行多個樣本均數的比較時，需要進行多次檢驗，根據概率乘法法則，全部判斷正確的概率大大降低，犯I類錯誤的概率也就增大，甚至遠遠大於檢驗水準。

因此多組均數之間的兩兩比較不能直接用t檢驗。取而代之的是，必須在方差分析結果為拒絕H0接受H1的基礎上，進行多個樣本的兩兩比較。

(7)分析t檢驗法合不合理的方法擴展閱讀：

注意事項：

化學是以實驗為基礎的自然科學，學習化學的一個重要途徑是科學探究。實驗是科學探究的重要手段。實驗是人為的再現物質變化的過程，實驗要有目的的控制物質變化的溫度等外部條件。

同樣的物質在不同條件下的反應可能會生成不同的物質，因此要控制變數。在進行實驗之前，要明確實驗的目的，要求實驗原理實驗用品安全保障措施和實驗步驟等。

㈧ 方差分析和t檢驗的區別與聯系

t檢驗：是假設檢驗的一種常用方法，當方差未知時，可以用來檢驗一個正態總體或兩個正態總體的均值
檢驗假設問題，也可以用來檢驗成對數據的均值假設問題。具體內容可以參考《概率論與數理統計》。可
以用來判斷兩組數倨差異是否有顯著意義，也就是結果有沒有統計學意義。
方差分析：它是處理實驗研究資料時重要的分析方法之一，代表數據是否具有統計意義,
一般一組數據代表某個條件或因素,方差分析可以判斷你選取的這個因素是否有意義,是不是影響因素
如果你做統計為了找到事物相關性,而方差結果顯示數據無統計學差異,很可能代表實驗失敗或設計有問題

㈨ 回歸分析中的t檢驗

1、兩種方法都可以，道理是一致的，不會發生矛盾。如果看t值，給出的t值要大於查出的t值才能拒絕系數為零的虛擬假設。如果看P值，只需要選擇你需要的顯著性水平就可以了，更簡單實用。兩種方法
2、要看相關系數β1是否通過檢驗，不需要看β0。

㈩ t檢驗能用來檢驗兩組數據是否有顯著差異性

雙總體t檢驗才是檢驗兩個樣本平均數與其各自所代表的總體的差異是否顯著。

雙總體t檢驗又分為兩種情況，一是獨立樣本t檢驗（各實驗處理組之間毫無相關存在，即為獨立樣本），該檢驗用於檢驗兩組非相關樣本被試所獲得的數據的差異性；

一是配對樣本t檢驗，用於檢驗匹配而成的兩組被試獲得的數據或同組被試在不同條件下所獲得的數據的差異性，這兩種情況組成的樣本即為相關樣本。

所選擇的檢查方法必須符合其適用條件。

理論上，即使樣本量很小，也可以進行t檢驗。（例如，如果樣本量為10，有些學者認為即使是更小的樣本量也可以），只要每組的變數都是正態分布的，兩組之間的差方將不會有顯著差異。如上所述，數據的正態假設可以通過觀察數據的分布或進行正態檢驗來估計。

方差齊性假設可以用F檢驗，更有效的是用Levene檢驗。如果不滿足這些條件，可以使用修正後的t檢驗，或者使用非參數檢驗代替t檢驗來比較兩組之間的均值。

以上內容參考：網路—t檢驗