目前弟弟们关于t检验的前提是什么，需要大样本吗？原因竟是这样，弟弟们都需要分析一下t检验的前提是什么，需要大样本吗？，那么欣怡也在网络上收集了一些关于独立样本t检验的前提的一些信息来分享给弟弟们，真相令人惊个呆，希望能给弟弟们一些参考。

前提条件是:第一,两样本必须是配对的.这里有两层意思,即一是两样本的观察值数目相同;两样本的观察值的顺序不随意更改.第二,样本来自的两个总体必须服从正态分布.

6 个 一般 达到最低要求了 ……6-10 一般得有说服力呀 3个4个的 没人会相信结果呀 样本量太少了

把两组数据写在同一列标记为bianliang,在后面加一个新的变量factor,第一组数据. 然后执行命令“分析-->比较均值——> 独立样本t检验”,在弹出的对话框中将要进行t.

从题目的形式来看是独立样本检验. 配对检验的话,需要同一个个体分别在实验组和对照组里都住院过,而且需要每一个个体对应的数据.

三大抽样分布都是用于参数估计和假设检验的计算题的,先判断是什么分布,再做~比如什么点估计,矩估计,置信区间

t检验只是大致要求样本服从正态分布,只要你的样本不是严重背离正态分布,那么t检验的结果都是可靠的.你仅需要使用条形图看看你的样本有没有严重背离正态分布就可以了.其理由是,根据中心极限定理,无论样本来自何种分布,只要样本量足够大(一般认为样本量大于50即为足够大),其样本均值均近似服从正态分布.如果两组的样本量近似相等,那么t检验的结果对样本背离正态分布和方差齐性假设更为稳健.

可以考虑,但是不建议

如果你仅分析实验组的前后测结果,配对样本t检验就算是有统计学意义,你也不能说明这个差异是你的实验造成的,因为其他原因你无法控制. 方法一:前测实验组-控制组(独立样本t检验)等组,后测实验组-控制组(独立样本t检验)有统计学业意义(其他变量你控制好),这个可以证明你的实验处理的效果. 方法二:被试内、被试间混合设计重复测量方差分析.

t—检验法 在小样本(n<30)的情况下,检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法.设x1,x2.,xn是正态随机变量X的一个小样本,期望Mx等于某个已知值m0.根据统计理论,若假设成立时,统计量如右图.服从自由度n—1的t—分布.预先给定信度α,查t—分布表,得tα,与计算的t值比较.若│t│<tα,则接受原假设;若│t│≥tα,则拒绝原假设.两个正态随机变量均为小样本时,t—检验法可用来检验它们的数学期望是否有显.

不满足正态就做非参数

这篇文章到这里就已经结束了，希望对弟弟们有所帮助。