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bai检验就行duanalyse-nonparametric test-2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己zhi选一个非参dao的就行里版面有个 test type就是选项 都有的权
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 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；。
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
为什么样本量很大，但还是不满足正态分布 1、其实，很多人都有你这个问题。那是因为一句完整的话或者说这句话是中心极限定理，被口口相传的时候，传丢了几个重要的内容后，变成的结果。完整版本的话，或者中心极限定理的意思要表达的是这样“如果样本间是独立同分布，有相同的数学期望与方差，当样本随机从总体中抽取的数量足够大时，样本的均值服从N(μ，σ^2)的正态分布”这种被传的残缺不全的话，还有这种版本“样本量超过30个时，近似服从正态分布”2、有上述的分析可以得到，并不是样本大，就一定要服从正态分布。我们可以轻易举出一个反例来说明这个问题。比方说就用1-1000这一千个自然数，组成一个样本，那么这个样本根本就组成不了正态分布的，因为1-1000服从的是均匀分布。不信你可以试试看，保证天底下所有的统计软件都能证明它们不是正态分布。那正确的做法，或者说想要搞成一个正态分布该如何做呢？一种方法就是这样：从1-1000这一千个自然数中，随机抽取30个数（可放回抽取），那么排列组合就有 1000的30次方种样本组，每个样本组都会有一个均值，那么这1000的30次方个均值，就非常近似的服从正态分布。不信的话，你可以试试（当然了，考虑到这么大的运算量电脑可能会烧掉，只要从1-50这五十。
如何在SPSS中对样本进行正态分布检验？ 一、图示法21131、P-P 图 以样本的累计频5261率作为横坐标以安装正态4102分布计算的相应累1653计概率作为纵坐标把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q 图 以样本的分位数作为横坐标以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以 Q-Q 图为佳效率较高。3、直方图 判断方法是否以钟形分布同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图 判断方法观测离群值和中位数。5、茎叶图 类似与直方图但实质不同。二、计算法1、偏度系数Skewness和峰度系数Kurtosis 计算公式 g1表示偏度 g2表示峰度 通过计算 g1 和 g2 及其标准误 σg1及 σg2然后作 U检验。两种检验同时得出 U0.05 的结论时才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见部分文献中所说的“偏度和峰度都接近 0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法 非参数检验方法包括 Kolmogorov-Smirnov 检验 D 检验 和 Shapiro-Wilk W 检验。SAS 中规定当样本含量 n≤2000时结果。
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
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)。
独立样本t检验和单样本t检验的区别 区别如下：1、t检验分为单总2113体检验和双总体检验。2、双5261总体t检验又分为两种情况，4102一是1653独立样本t检验，一是配对样本t检验。单总体t检验统计量为：独立样本t检验统计量为：拓展资料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。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。检验是用 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。检验分为单总体 检验和双总体检验。1.单总体t检验单总体 检验是检验。
