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。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差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。扩展资料：原理：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。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参7a64e4b893e5b19e31333431373335数方法分析。两个独立样本T检验的原假设为两个总体均值之间不存在显著性差异，需分两步完成：①利用F检验进行两总体方差的同质性判断；②根据方差同质性的判断，决定T统计量和自由度。
有关于使用SPSS检验正态分布的问题 1.正态性检验的P-P图，会生成2张，第一张图图形的横坐标和纵32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333238653231坐标分别代表理论累计概率和实际累计概率，如果数据呈正态分布，图中的数据点应该和理论直线（对角线）基本重合，不出现明显的规律；另外一张是剔除趋势的P-P图，是按正态分布计算的理论值和实际值的差的分布图，也可以理解成残差图，数据如果均与的在水平线上下分布且没有规律性上下的波动趋势。这种情形可以认为数据服从正态分布，从你给出的P-P图可以看出，数据应该可以通过正态性检验。2.对SPSS来说组间的两两比较分别有一个方差齐和不齐时的分别选择对应分析技术的菜单，可以参考单因素方差分析one-way ANOVA过程中的post hoc过程来分别选择如果方差不齐处理方法一般有两种，一种是刚才所说的选择不齐时对应的处理技术，这只是在其他方法失效时考虑，而且只适用于组与组之间的两两比较；另外一种就是对数据进行处理，譬如对数转换，差分转换等等，如果这样还不行可以考虑异方差时的其他分析方法，例如时间序列数据可以进行ARCH方法，具体参考下计量经济学方面的相关异方差处理方式，注意方差分析的前提是正态性、方差齐性，因此如果存在。
用matlab检验一组数据是否符合正态分布？A=[0 0 0 0 2 6 9 0 0 1 16 0 12 23 29 12 32 38 26 52 32 28 79：-正态分布，matlab，检验，符合
