用什么方法来分析两组数据的差异比较好

ttest比较两组的平均值差异chisquare比较两组的频率差异ANOVA比较两组或者更多的显著值差异

你这个只有一个数据,怎么能做统计呢,一眼就看出来哪个大哪个小了.统计是一门概率学,是指在众多样本量中,得到一个均数和标准差,然后通过两组的均数和标准差做统计分析,看是否具有统计学意义.统计是需要样本量

这个太多了,卡方、t检验等几十种再问：数据不多不显著再答：不显著的原因有无数种，数据不多只是其中的一种

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析（OneWayANOVA）.这里有具体的公式和步骤

下一个试用的方差分析软件,轻松搞定.不过你要好好研究,才会运用

这个用单因素方差分析即可,Analyze→Comparemeans→One-WayANOVA,只是数据输入方式要写成两列,第一列写1和2,即1和2分别代表数学和英语,第二列写入是有的数据,然后进行检验

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，

是2组完全随机,还是配对数据再问：是配对的，是在相同条件下检测出的两组数据，我再把表重新整理过，请看下，谢谢！再答：P>0.05，没有显著性差异。    

我觉得应该是做显著性分析吧~T检验或者卡方检验~再问：怎么做显著性分析呢？再答：正态分布检验很少做~一般数据如果不是特别偏的话都可以符合正态~保险起见的话你可以做一下~反正是电脑算~你点点鼠标就行了~

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

“李四家”都是定语,只是李四家不能直接做定语,应该加“的”,但是第一句省略了“给班长”是“送”的补语,第一句属于不符合语法的补语后置第三个英语纯粹是词组不同吧?

选择2.中位数当数据大小差异悬殊时,平均数往往不能说明问题,中位数可以表示清楚.

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

你先从小到大排列下吧：-2.33,-1.07,-1.04,0.5180.520.570.58总共7个数字,中位数0.518.那么比如说0.52,有4个数小于他,没有数等于他,percentile=(4

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

"X:[1.441.28-0.48-2.531.682.25-3.910.212.141.93.612.27]Y:[2.171.43-1.25-2.581.292-3.970.051.841.564.

你可以把测试仪的名称发出来,好作具体的解答你可以用测试功能性方面进行测试仪,对比数据的准确度

影响力大小分析,没有这样的说法.你的意思我明白,我以为是从如下的分析中可以得出你较为满意的结论.1.两者之间的相关分析,相关系数大,说明二者高度相关.2.建立以创新能力相关数据为因变量,高校研发能力相

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