Q检验法是什么？
Q检验法又叫做舍弃商法，是迪克森(W．J．Dixon)在1951年专为分析化学中少量观测次数(n<10)提出的一种简易判据式。按以下步骤来确定可疑值的取舍：（1）将各数据按递增顺序排列：X1，X2，X3，…，Xn-1，Xn。（2）求出最大值与最小值的差值（极差）Xmax-Xmin.（3）求出可疑值与其最相邻数据之间的差值的绝对值。扩展资料Q值检验法的注意事项（1）适用于测定次数3~10次的检验。（2）Q检验法符合数理统计原理。（3）具有直观性和计算简便的优点（4）缺点是数据离散越大，可疑值越难舍去。（5）测定次数少于3次，不适合。 参考资料来源：百度百科-q值检验法
q检验法又叫做什么？
Q检验法又叫做舍弃商法，是迪克森(W．J．Dixon)在1951年专为分析化学中少量观测次数(n<10)提出的一种简易判据式。按以下步骤来确定可疑值的取舍：（1）将各数据按递增顺序排列：X1，X2，X3，…，Xn-1，Xn。（2）求出最大值与最小值的差值（极差）Xmax-Xmin.（3）求出可疑值与其最相邻数据之间的差值的绝对值。扩展资料Q值检验法的注意事项（1）适用于测定次数3~10次的检验。（2）Q检验法符合数理统计原理。（3）具有直观性和计算简便的优点（4）缺点是数据离散越大，可疑值越难舍去。（5）测定次数少于3次，不适合。 参考资料来源：百度百科-q值检验法
假设检验之——T检验
T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。
T检验的适用条件为样本分布符合正态分布 。
T检验的应用条件：
1) 当样本例数较小时，要求样本取自正态总体；
2）做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相
等。
T检验的用途 ：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。
假设检验可以分为三步：
（1）建立检验假设和确定检验水准；
（2）选定检验方法和计算检验统计量；
（3）确定P值和做出推断结论。
检验假设 是针对总体特征而言，包括相互对立的两个方面，即两种假设：
一种是无效假设或称原假设、零假设，符号为H0，它是要否定的假设；
另一种是备择假设，记为H1，它是H0的对立面。
二者是从反证法的思想提出的， H1和H0是相互联系、又相互对立的假设。
假设检验还需根据不同研究目的事先设置是否拒绝原假设的判断标准，即检验水准。 检验水准 也称显著性水准，它指无效假设H0为真，但被错误地拒绝的一个小概率值，一般取检验水准α =0.05。
要根据研究设计的类型和统计推断的目的选用不同的检验方法。如成组设计的两样本均数的比较用t检验，多个样本均数的比较用F检验。
检验统计量是用于抉择是否拒绝H0的统计量（因此在我们确定检验假设H0,H1时,检验方法和检验统计量就已经确定了），其统计分布在统计推断中是至关重要的，不同的检验方法要用不同的方式计算现有样本的检验统计量值。
这里的P值是指由H0成立时的检验统计量出现在由样本计算出来的检验统计量的末端或更末端处的概率值。
当P≤ α时，结论为按所取检验水准拒绝H0，接受H1，这样做出结论的理由是：在H0成立的条件下，出现等于及大于现有检验统计量值的概率P≤ α ，是小概率事件，这在一次抽样中是不大可能发生的，即现有样本信息不支持H0因而拒绝它；若P>α，即样本信息支持H0，就没有理由拒绝它，此时只好接受它。
大量检测已知正常人血浆载脂蛋白E（ apo E）总体平均水平为4.15mmol/L。某医师经抽样测得41例陈旧性心机梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度为5.22mmol/L，标准差为1.61mmol/L。据此能否认为陈旧性心肌梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度与正常人的平均浓度不一致？
（1）建立检验假设和确定检验水准。H0: μ=μ0，H1: μ≠μ0，α=0.05，双侧检验；
（2）选定检验方法和计算统计量。用单样本的t检验，
（3） 确定P值和作出推断结论。查t分布表， t0.05/2,40=2.021， t=4.26>t0.05/2,40，P<0.05。按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为陈旧性心肌梗死患者的血浆载脂蛋白E平均浓度与正常人的差别有统计学意义，结合专业可以认为前者平均浓度较高。
（1）建立检验假设和确定检验水准。H0: μd=0，H1: μd≠0，α=0.05，双侧检验；
（2）选定检验方法和计算统计量。
（3） 确定P值和作出推断结论。查t分布表（双侧）， t=4.2>t 0.05/2, 7 =2.365,P<0.05。按 α＝ 0.05水准，拒绝H0，接受H1,可以认为两种饲料喂养的两组大白鼠中维生素A的含量有差别。正常饲料组比缺乏维生素E饲料组的含量要高。
t检验有多种类型，可以分为只有一组样本的单体检验和有两组样本的双体检验。单体检验用于检验样本的分布期望是否等于某个值。双体检验用于检验两组样本的分布期望是否相等，又分为配对双体检验和非配对双体检验。配对双体检验的两组样本数据是一一对应的，而非配对双体检验的两组数据则是独立的。比如药物实验中，配对双体检验适用于观察同一组人服用药物之前和之后，非配对双体检验适用于一组服用药物而一组不服用药物。
1、单体检验
单体检验是针对一组样本的假设检验。零假设为H0: μ=μ0。统计量服从自由度为n-1的 T 分布。
2、配对双体检验
配对双体检验针对配对的两组样本。配对双体检验假设两组样本之间的差值服从正态分布。如果该正态分布的期望为零，则说明这两组样本不存在显著差异。零假设为 H0:μ=μ0，统计量服从n-1的T分布，其中d是差值的平均值，s是差值的样本标准差。
3、非配对双体检验
非配对双体检验针对独立的两组样本。非配对双体检验假设两组样本是从不同的正态分布采样出来的。根据两个正态分布的标准差是否相等，非配对双体检验又可以分两类。一种是分布标准差 相等 的情况。零假设是两组样本的分布期望相等，统计量 T 服从自由度为 n1+n2-2的T分布。
其中x1和x2分别是两组样本的平均值，n1和n2分别是两组样本的大小，s1和s2分别是两组样本的样本标准差。
另一种是 分布标准差不相等 的情况。零假设也是两组样本的分布期望相等，统计量 T 服从 T 分布。
思考
由于每次抽样的样本平均值都是围绕着群体期望值分布，因此我们认为只要某次抽样平均值在接受零假设的区间内，我们便接受零假设。
假设检验-t检验
例子 据大量调查得知，健康成年男子脉搏的均数为72次/分，某医生在山区随机调查了25名健康成年男子，其脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.0次/分，能否认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群？ 配对样本（paired sample）：指两个样本中的观察对象由于存在某种联系或具有某些相近的重要特征而结成对子（matching），每对中的两个个体随机分配接受两种不同的处理。
t检验步骤
t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。以下是t检验的基本步骤：确定研究问题：首先要明确研究问题，确定需要比较的两组样本以及所要检验的变量。建立假设：根据研究问题，建立原假设（H0）和备择假设（Ha）。原假设通常是表示两组样本均值没有显著差异，备择假设则是表示两组样本均值存在显著差异。收集数据：收集两组样本的相关数据。确保数据的采集方法符合统计学上的要求，并注意样本的选择与抽样方法。计算统计量：根据采集到的数据，计算出每组样本的均值、标准差和样本大小。然后利用计算出的统计量来进行t检验。选择显著性水平：根据研究问题和数据特点，选择适当的显著性水平（例如α=0.05或α=0.01），代表了在拒绝原假设时所接受的错误率。计算t值：使用计算公式计算出t值，该公式为：t = (x1 - x2) / sqrt[(s1^2/n1) + (s2^2/n2)]。其中，x1和x2为两组样本的均值，s1和s2为两组样本的标准差，n1和n2为两组样本的样本大小。查找临界值：根据所选择的显著性水平和自由度，查找t分布表或使用统计软件来确定临界值。判断结果和做出推断：比较计算得到的t值与临界值，如果计算得到的t值大于临界值，则拒绝原假设，认为两组样本均值存在显著差异；反之，若计算得到的t值小于临界值，则接受原假设，认为两组样本均值没有显著差异。进行结论和解释：根据对结果的判断，进行结论的描述，并解释研究结果的意义和影响。
什么是t检验，t检验的前提是什么？
t检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。扩展资料：所选择的检查方法必须符合其适用条件。理论上，即使样本量很小，也可以进行t检验。（例如，如果样本量为10，有些学者认为即使是更小的样本量也可以），只要每组的变量都是正态分布的，两组之间的差方将不会有显著差异。如上所述，数据的正态假设可以通过观察数据的分布或进行正态检验来估计。方差齐性假设可以用F检验，更有效的是用Levene检验。如果不满足这些条件，可以使用修正后的t检验，或者使用非参数检验代替t检验来比较两组之间的均值。参考资料来源：百度百科-t检验
什么是t检验?
什么是t检验?为什么要进行t检验？T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。数据格式：独立样本t 检验是研究2组数据的差异，比如不同性别时满意度的差异。数据格式中需要有组别X（比如性别）和分析项Y（比如满意度）。有时候数据格式中只有2列，而没有组别，比如实验组和对照组。那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y，类似如下图：SPSSAU操作：配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。配对数据的格式相对较为特殊，包括配对t 检验，或者配对卡方等。比如实验组和对照组数据的差异。如下图：SPSSAU操作：在“通用方法”模块中选择“配对t检验”方法，将配对1（定量）放于上方分析框内，配对2（定量）变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。单样本t 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t 检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系统默认以0分进行对比。单样本t 检验分析结果
t检验是用来干什么的？
t检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），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，并于1908年在Biometrika上公布。实用场景单样本检验：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。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验，我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。
t检验是用来干什么的?
t检验是用来：1、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，例如检验一群军校男生的身高的平均是否符合全国标准的170公分界线。2、独立样本t检验（双样本）：其零假设为两个正态分布的总体的均值之差为某实数，例如检验二群人之平均身高是否相等。若两总体的方差是相等的情况下（同质方差），自由度为两样本数相加再减二；若为异方差（总体方差不相等），自由度则为Welch自由度，此情况下有时被称为Welch检验。3、配对样本t检验（成对样本t检验）：检验自同一总体抽出的成对样本间差异是否为零。例如，检测一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。若治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸将缩小。实用场景单样本检验：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。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验，我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。
什么是t检验?
什么是t检验？T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t 检验,反之使用方差分析。数据格式：独立样本t 检验是研究2组数据的差异，比如不同性别时满意度的差异。数据格式中需要有组别X（比如性别）和分析项Y（比如满意度）。有时候数据格式中只有2列，而没有组别，比如实验组和对照组。那么就需要对数据进行改造，自己加入一列‘组别’，然后把数据重叠起来得到分析项Y，类似如下图：SPSSAU操作：配对t 检验,用于配对定量数据之间的差异对比关系.例如在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性;配对t 检验通常用于实验研究中。配对数据的格式相对较为特殊，包括配对t 检验，或者配对卡方等。比如实验组和对照组数据的差异。如下图：SPSSAU操作：在“通用方法”模块中选择“配对t检验”方法，将配对1（定量）放于上方分析框内，配对2（定量）变量放于下方分析框内，点击“开始分析”即可。单样本t 检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性,比如五级量表,3分代表中立态度,可以使用单样本t 检验分析样本的态度是否明显不为中立状态;系统默认以0分进行对比。单样本t 检验分析结果
t检验的公式
t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的假设检验方法，其公式如下：t = (x1 - x2) / [ s^2 * (1/n1 + 1/n2) ]^0.5其中，t表示t统计量；x1和x2分别表示两个样本的平均值；s^2表示两个样本的方差的加权平均值（合并方差）；n1和n2分别表示两个样本的样本量。该公式可以分为两部分来理解：计算分子：(x1 - x2)，表示两个样本均值之差。计算分母：[ s^2 * (1/n1 + 1/n2) ]^0.5，表示标准误差（standard error）。标准误差是两个样本的方差加权平均值除以样本量之和的平方根，它描述的是样本均值的抽样误差。将分子和分母代入公式中，计算得到t统计量。t统计量表示两个样本均值差异的标准化值，它越大说明两个样本均值之间的差异越显著。在进行假设检验时，将t统计量与t分布表中相应自由度的临界值进行比较，即可判断样本均值是否存在显著差异。
f检验t检验区别
两个常见的假设检验方法是F检验和T检验。在统计学中，假设检验是指根据采样样本对总体进行推断的方法。它包括一个原假设和一个备择假设。根据观察数据，我们可以使用适当的统计方法来计算一个p值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，并接受备择假设。F检验和T检验都是假设检验方法之一，下面我们来讨论它们之间的区别。T检验主要用于比较两个样本平均数或均值的差异，譬如比较男性和女性的身高差异。T检验的输出是t-statistic，用于计算p值。T检验有两种形式：单样本T检验和双样本T检验。单样本T检验用于比较样本和总体的均值，而双样本T检验用于比较两个样本均值是否相等。F检验是另一种假设检验方法，主要用于比较两个或多个总体方差的差异。例如，比较两个不同机器制造的零件的尺寸方差。F检验输出F统计量，用于计算p值。F检验包括单因素ANOV（分析方差）和多因素ANOV。单因素ANOV通常用于比较两个或多个总体的方差是否相等，而多因素ANOV用于同时考虑多个因素的影响。总之，T检验和F检验都是假设检验的方法，用于检验样本数据与总体假设的关系。T检验主要用于比较两个样本均值的差异，而F检验主要用于比较两个或多个总体方差的差异。
f检验是t检验吗？
F值是统计检定值，F检验又叫方差齐性检验。通常用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。结果的统计学意义是结果真实程度的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。T检验和F检验的关系t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等。t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。扩展资料统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学家王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。参考资料来源：百度百科-统计学
