统计学中什么时候用卡方检验

如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.

首先区别这两个样本是独立样本还是配对样本,独立样本就需要用独立样本T检验,配对样本要用配对样本T检验.上面两组是独立样本,需要用独立样本T检验

同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验,一般用于Meta分析.可以用相关软件计算,是对研究的总体效应值的假设检验.

在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

当然是分开做,两个组均要满足正态性的前提,切两组的方差要齐同,才能进行t检验.用spss的时候,在分析-描述性统计-Explore中可以进行正态性检验,不过也要把组分开进行,简单的方法就是先删除2组的

一般对特定参数检验,根据实际情况确定是单侧检验还是双侧检验.比如,参数它有偏大的趋势,则用右侧单边检验,它有偏小的趋势,则用左侧单边检验.再问：可是有些题目貌似用左单侧检验或右单侧检验都可以的啊再答：

这个貌似比较难,我认为预测值就是：你在对未知参数进行了估计后得到估计值然后进行检验,然后确定模型或者分布继而给定解释变量对被解释变量进行预测吧,既然是预测的怎么能再进行检验呢?sorry,这是我的观点

连续变量之间：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、肯德尔和谐系数连续变量和分类变量之间：t检验、方差分析分类变量之间：卡方独立性检验这些是统计学上最常用的独立性检验方法,也是最一般的,你可以了解下.

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

你得先看做什么分析,定量资料的t检验分为成组t检验和配对t检验呢,先进行假设检验,设定原假设和备择假设,然后检验数据是否满足正态性,独立性和方差齐性,满足前提条件再进行计算

你学统计学的不是有条件吗?应该是这样的可以拒绝原假设

说的通俗一些,0.05或0.01是表示一个小概率事件,统计学上认为,发生概率非常小的事件在一次试验中是不可能发生的.那多小的概率才算是小概率呢?就是0.05或0.01了.什么时候取0.05什么时候取0

双尾测验是测了0.05和0.01两个水平上的差异,单尾测验只测试了0.05水平上的差异,0.05上有差异说明这种差异是不同于误差的差异,而是真实存在的差异,而在0.01上有差异说差异显著,说明这种因子

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

n表示样本容量,d.f表示自由度d.f=120时t分布是正态分布d.f越大,t分布的图形越“尖”.自由度的确是样本量减一.二楼的同学,我是现在在大学专门学统计学的...自由度:d.f.全称degree

收入相关的都要做unitroottest.这个见的很多.算是约定俗成必须要做的.汇率方面见的少,但不是没有.尤其最近实际汇率相关的,很多做unitroottest的.我的感觉是,做又不费功夫.顺手做一

参数的无偏性,是指OLS估计出来的回归系数与真值的偏差不大,可以通俗的理解为“准确性”.参数的有效性,是指OLS估计出来的回归系数波动性比较小.可以通俗的理解为“稳定性”.在有异方差的情况下,多次进行

不懂,专业词汇太多,问题本身应该不难,就是不明白这些专业词汇以及这个检测的目的