非正态分布能用配对t检验吗

前提条件是：第一,两样本必须是配对的.这里有两层意思,即一是两样本的观察值数目相同；两样本的观察值的顺序不随意更改.第二,样本来自的两个总体必须服从正态分布.

是的,这是t检验的前提

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较.至于数据输入,举个例子.比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,

独立样本检验吧,配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的配对总体的均值是否有显著差异进行判断的,一般都是用于前后对比,如用一种教法教过后的成绩与之前的对比之类的.

t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.

1、这些小灰点就是缺省值,对结果没有影响,但在报告结果的描述性表格中能告诉你存在缺省值,以及缺省值的比例.要想删除这些缺省值,必需点击左侧的行数字按钮整行整行地选择,然后被选中的行就会变黑,然后在行数

你做了3次相关样本t检验第一个表是描述性统计量,有平均数、样本量、标准差、标准误第二个表是相关系数,都不相关第3个表是相关t检验的结果,关键看最后3列,t值、自由度、p值.你没有列出p值,只看到自由度

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

你的数据有3个不同的时间点,不能使用配对样本t检验来分析（只有在仅有2个时间点的情况下才能使用配对样本t检验）,可以使用重复测量方差模型来分析你的数据,推荐你使用SPSS的GLMRepeatedMea

在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本.如何判断是独立样本还是相关样本呢?举例说明:(独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏.考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有

1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

独立样本的T检验过程用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体,相当于检验两个正态分布总体的均值是否相等,即检验假设Ho：μ1=μ2是否成立,此检验以T分布为理论基础.配对样本用于检验两个相关的样

我认为应该是独立样本.除非你在同一个人身上做对比,才是配对样本.再问：那比如10个人做手术，10个人手术前后均检测血压，那手术前后的血压进行t检验，这就是配对样本？？再答：我是这样的认为的。

同一棵树,在春秋季各测1次,两者比较必须用配对t检验,而且检验效率很高.软件做的不用查表.再问：不是的，是同一种树，分别在一批在春季栽植，一批在秋季栽植的。用什么T检验再答：那应该用t检验或者u检验了

T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.

根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....