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
SPSS中独立T检验使用时两个独立样本是不是必须数目一样？ 在统计学中，两个独立样本做统计比较时，首先需用拟正态分布检验样本分布情况，不属正态分布，两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验。一、属于正态分布，则采取以下方法：1、样本量不同，可以采用独立样本T检验；样本量相同且统计意义相同，可用配对T检验，是特殊的独立样本T检验。对于独立样本，统计方法的选择，是根据样本的分布情况而定，不能主观选定分布方法，否则会造成统计意义偏差。2、单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。二、单总体t检验统计量为：其中为样本平均数，为样本标准偏差，n为样本数。该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n？1的t分布。扩展资料选用的检验方法必须符合其适用条件，理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。
进行两个样本均数差别的u检验时，要求
单样本t检验中的各数据值解释 t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。所以主要看sig 的值，这个值一般是与0.05。
两个独立样本t检验，如果样本非正态分布怎么办？用spss 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descpritive statistics3.如果样本数量30以上，可以当作正态分布.如果是小样本的话使用t检验即可.可以不管是否伪正态分布，如果不放心的话使用one sample k-s检验，检验总体是否为正态，p
graphpad prism怎么看数据是否符合正态分布 GraphPadPrism提供了2113三种检验数据是否呈正态5261分布的方法，首先选择Ananlyze，然后4102选择Column analyses或者XY analyses下面的Column statisti，选中D’Agootino-Pearson法，Kolmogoov-Smirnov法和Shapiro-Wilk法。1653需要特别说明的是：在正态检验中，一般认为P大于0.10才表述数据呈正态分布针对同一种数据，三种方法的计算结果大同小异。虽然GraphPadPrism不推荐用Kolmogorov-Smirnov法，在国际上发表论文时，多采用Kolmogorov-Smirnov法的结果。但笔者经验发现，样本数量小于5时，KS无法给出分析数据。当然，也可以三种方法都选择，综合判断数据是否呈正态分布。
如何判断一组数据是不是正态分布？能否用SPSS实现操作？ 可以的，在5261探索里有正态性检验的选择打钩4102。1.输入数据后，左击1653最上方的Analyze，选择Descriptive Statistic，选择左击explore，出现如下：2.将所选数据选入Dependent List，左击Plot，出现如下。3.点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。最后一个表格中（即test of Normality)sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。拓展资料正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。参考资料：-正态分布
SPSS中，如何判断样本是什么分布有一堆数据，想知道这些数据是什么分布的（比如是不是正态分布，或者幂率分布，或者其他其他分布等等），应该怎么做？是不是先划分一些区间，统计落在区间的数量？然后应该怎么做，谢谢各位了
两独立样本T检验的适用范围是什么？ 两独来立样本t检验自，又称成组t检验2113，两总体t检验，两样本5261均数比较的4102t检验，适用于完全随机设1653计两样本均数的比较。一、检验目的：根据样本数据对两个样本来自的两个独立总体的均值是否有显著差异进行判断。二、需要满足的条件：1、随机抽样，所有观测应该是随机的从目标总体中抽出。2、正态分布，每个样本来自的总体必须满足正态分布。3、方差齐性，均数比较时，要求两总体方差相等。扩展资料：一、两独立样本t检验应用条件：1、两样本含量较小，如两样本含量均小于等于60，或至少其中一样本小于等于60；2、两样本是相互独立的，样本来自的两个总体服从正态分布；3、两总体方差相等，或两总体方差不等，经过数据转换后方差齐，可以应用两独立样本t检验。二、当两总体方差不等，经数据转换后方差不齐，需要用t‘检验或秩转换的非参数检验。三、当样本例数比较大，大于60时，且服从正态分布，可以采用u检验。参考资料：—t检验—两总体t检验（两独立样本t检验）
Minitab 里 检验正态分布 的P值要大于多少才正态？ P值要大于21130.05。但同时也取决于风5261险承受度。如果能承受的只是0.005，那4102么大于0.005，就可以认为是正态。在正1653态检验中，例如Anderson-Darling检验或者Kolmogorov-Smirnov检验，原假设是数据服从正态分布，在独立变量的卡方检验中，原假设是研究中的两个因子，例如年龄和投票喜好是相互独立的。如果检验结果P值足够小，则有足够的证据拒绝原假设，支持备择假设（“数据不支持正态分布”或“因子不相互独立”）。知道P值判断的两个关键点，P值判断就会变得非常简单。扩展资料：Minitab的相关要求规定：1、Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。2、Minitab安装分为单机版和网络版，单机版即一套软件安装在一台电脑上，网络版5用户起售，按并发用户数算起，同时在线数不能超过购买的数量。Minitab网络版用户新增租借功能，可以让用户脱离网络环境仍能运行该软件，灵活性大大增加。3、Minitab除了为用户提供质量统计分析工具Minitab和Quality Companion软件外，还有在线培训系统Quality Trainer，该套视频系统的培训统计学基本知识和。
