SPSS中单因素方差分析与T检验有什么区别 只在不是正态分布的维度上做就可以了。你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕。方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受。方差分析是利用对离均差平方和ss分解而进行的。
t检验的原理是什么？有什么意义？ 原理2113：T检验是用t分布理论来推论差5261异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否4102显著。它与f检验、1653卡方检验并列。意义：单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说，我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。检验一条回归线的斜率是否显著不为零。扩展资料假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。因为，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0，有可能犯第Ⅰ类错误。正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0，越有理由说明两者有。
为什么要进行方差齐性检验，如何检验？ 因为方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验的时候，首先需要知道方差齐性检验的本质：样本以及总体的方差的分布是常数，和自。
