根据网上经验来看,结论如下: 单双侧t检验,t值不变,p值除以2即为单侧p值.

上周,终于把毕业论文交给导师了.然而,今天导师却邮件我,叫我到他办公室谈谈.具体是谈什么呢?我百思不得其解:对论文几次大修小修后,重复率已经低于学校的上限了,论文结构也很完整,我已经在做答辩的ppt了……到了办公室,导师丢给我交给他的论文,叫我自己翻翻看是哪里出了问题.我将论文翻了一遍,发现原来是文章的spss分析做错了,里面的一个分析结果与论文的结论完全相反.由于自己做的太快,看到有结果就直接把分析表格复制粘贴到了论文里,所以完全没看出来.回到宿舍,我苦恼地思考怎么修改.因为太久没用spss了

因子分析spss怎么做 spss因子分析教程及结果解释 因子分析spss可以简化数据结构,将具有错综复杂关系的变量综合为数据较少的因子,在信息损失最小的情况下对变量进行分类,不过有些朋友多spss因子分析不是很熟练,那么因子分析spss怎么做,下面小编就给大家带来spss因子分析教程及结果解释. 1.录入数据,把数据导入SPSS软件中 spss因子分析教程及结果解释"> 2.单击"分析(A)",选择"降维",点击"因子分析" sp

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

我觉得 T 检验,应该用在 判断某种仿真条件因素 对碳纳米管的随机性 是否有显著影响 上.所以不是针对<相同仿真条件对不同源的影响>这个表中的数据做 T 检验 如:判断 金属/半导体比率 这个因素 对碳纳米管的随机性 是否有显著影响,那么应该将 0220-0813 的数据和 0222-0809 的数据进行对比,并且用计算差值的方法来做(即下图的方法): 具体的步骤是: 1. 将 0220-0813 的 6 个数据作为第 1 组,0222-0808 的 6 个数据作为第 2 组 2. 按照头两张

今天跟大家研究和分享一下:spss非参数检验——两独立样本检验, 我还是引用教程里面的案例,以:一种产品有两种不同的工艺生产方法,那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设:1:一种产品两种不同的工艺生产方法,他们的使用寿命分布是相同的 2:一种产品两种不同的工艺生产方法,他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析,数据如下所示: 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检验   如下所示: 在检验类型 下面 选择"Mann-Whitney U “ 检验类型

在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着. 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老

最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

 大学课堂上学习了spss,老师也讲了很多知识,但是现在准备毕业了,我做的实习工作就是用业内的数据进行最新的行业研究.现在真正需要用到spss进行分析了,我却看不懂老板给的数据和分析要求,难道这就是理论与实际的脱节吗? 不敢去问我的上司,具体要怎么操作,我怕给他留下一个不靠谱的印象,我只好去问一个办公室的师姐.她比我早两年入职,俨然已经是办公室里的熟练工,幸好还有同校同专业的她在. 中午吃过饭,我找到师姐,想她帮帮我,熟悉一下怎么入手进行数据分析.师姐看了看周围,发现老板和经理都不在,她打开sp

SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1.问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标,但因测量方法复杂,不易实现.某研究者拟通过一些方便.易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型. 目前,该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关,但这种关联强度并不足以进行回归模型的预测.因此,该研究者拟逐个增加体重(第3个变量)和心率(第4个变量)两个变量,并判断是否可

本文介绍Neyman-Pearson理论,这也是我们会见到的最常见假设检验问题类,这里第一Part的概念介绍略显枯燥,大家尽量理解即可.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:NP理论的基本概念 Part 2:似然比检验 Part 3:假设检验与区间估计 Part 1:NP理论的基本概念 NP理论的样本\(X\sim \{F_{\theta}:\theta\in\Theta \}\),即来自一个参数分布族,相比拟合优度检验,此时的模型假

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

四格表(2*2的列联表): Tmin为最小的频数:N为频数之和. 1 当 Tmin≥5,N≥40时, 用普通卡方检验公式;2 当1≦Tmin≦5, N≥40时, 用校正卡方检验公式;3 Tmin<1或N<40时, 用Fisher精确概率法. 对于行×列表资料检验要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<1或1 工具: R,Excel,SPSS,SAS REF: http://www.baike.com/wiki/%E5%88%97%E8%81%94%E8%A1%A8 http://blog

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

2017年7月9日上午6点10分,先师胡三清同志--新因果关系的提出者.植入式脑部电极癫痫治疗法的提出者.IEEE高级会员,因肺癌医治无效于杭州肿瘤医院去世,享年50岁.余蒙先师厚恩数载,一朝忽闻先师驾鹤西归,悲痛不已.瘁心之余,遂决意传先师之道,以慰先师在天之灵.如此,先师盖以瞑目矣! 格兰杰因果关系作为一种可以衡量时间序列之间相互影响关系的方法,最近十几年备受青睐.无论是经济学[1],气象科学[2],神经科学[3]都有广泛的应用,尽管后两者(气象和神经科学)连格兰杰自己都反对(格兰杰反对将格