完全随机设计两样本或者多样本资料的正态性检验可否考虑样本量再做？ 先直接回答你的标题问题：否！具体回答各个问题：1.如果统计检验用到t检验、方差分析等需要均数的检验无论样本量多少都需要正态性检验（是否正态不能凭个人主观感觉，用客观的统计数字说话）2.“样本量比较小”是什么概念？多少算比较小？这么模糊的概念没有一个统一的界定，当然不能主观默认正态或不正态。3.方差分析要按照方差分析的前提条件一一检验，若满足则可方差分析，否则就要非参数检验！最后，什么叫“两种方法差别不大”？统计学要求的是客观精确，科学研究讲究严谨正确的设计、分析。什么样的数据、你的研究分析目的加上正确的统计分析方法得出的结果才有可能让别人信。查看更多答案>；>；
统计学中 Z检验 和t检验的区别 概念区别：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），总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)。
如何用spss判断一组数据符合正态分布。单看k-s或s-w检验可以判断？这两种检验对样本量有什么要求？ 1.最好结合QQ图和直方图来看。2.样本量，KS-大于等于2000，SW-2000以内。3.很多情况近似正态就OK
spss用单样本k-s检验验证正态分布的方法，？k-检验是用来检验数据是否符合正态分布的，因为在检验之前我们并不知道该数据是否符合正态分布，所以这种检验属于非参数检验。。
两组样本不符合正态分布，T检验做不了，怎么做检验？求助。 符号秩和检验就行analyse-nonparametric test-2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己选一个非参的就行里面有个 test type就是选项 都有的
假设某一样本符合正态分布 一般最小样本量为多少呢 最小样本量为4组。无论是否独立，无论参数是否相同，正态分布的随机数相加必然还是正态分布。有一组X1，X2，.，Xn是一组独立同分布的样本，服从正态分布；而Y1，Y2，.，Yn是另一组独立同分布的样本，服从另一个正态分布。那么X1+Y1，.，Xn+Yn必然也服从某种正态分布。X1+Y1，X2+Y2，.之间是独立的。X1与Y2，.，Yn都是独立的，以此类推。在这样的情况下，可以保证X1+Y1，.，Xn+Yn也是一组独立同分布的样本，服从某个正态分布。扩展资料：正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。参考资料来源：-正态分布
t检验和u 检验有何区别与联系 t检验和u检验的适用条件联系紧密：样本来自正态总体或近似正态总体；两样本总体方差相等，即具有方差齐性。在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果亦不会有太大影响；。
T检验，符合正态分布的条件是什么？样本量什么的？大神帮忙！ 独立样本t检验 1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较。
