如何分析独立样本T检验的统计结果?

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独立样本T检验是通过对相互独立的样本,在不同变量之间的统计检验的一种统计方法,比较常用,操作简单但是大家对于结果可能不知道如何去分析,所以小编本节就来讲一下如何分析独立样本T检验的统计结果吧!

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1.运算结果

首先我们看到软件处理后的独立样本T检验的统计结果。

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2.表格组成

表格分为两个部分,上面是组统计量,下方是独立样本检验。

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3.组统计量

在组统计量中的数据还是比较简单的,主要包括样本量(N)、自变量、均值和标准差等等。

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4.假设方差

我们主要看的是独立样本检验的表格,在最左侧出现两行数据的两种不同的情况:假设方差相等和假设方差不相等。

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5.Levene检验

如何来理解呢?我们先来看一下方差方程的Levene检验,这个是检验方差齐性的,通过看下方的sig值来判断看哪一行数据的。

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6.假设方差相等

表中sig值为0.747>0.05说明数据之间没有显著性差异,换句话说就是方差齐性一致,就看假设方差相等的那行数据就可以了。

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7.假设方差不相等

如果表中sig值为<0.05时,说明数据之间有显著性差异,方差齐性不一致,就看假设方差不相等的那行数据。

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8.均值方程T检验中的sig值

最后我们要看到,也是最重要的就是均值方程T检验中的sig值=0.9317>0.05,说明数据之间没有显著性差异,这是我们独立样本T检验中检验的主要内容。

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总结

首先我们看到软件处理后的独立样本T检验的统计结果。
首先我们看到软件处理后的独立样本T检验的统计结果。

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表格分为两个部分,上面是组统计量,下方是独立样本检验。
表格分为两个部分,上面是组统计量,下方是独立样本检验。

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在组统计量中的数据还是比较简单的,主要包括样本量(N)、自变量、均值和标准差等等。
在组统计量中的数据还是比较简单的,主要包括样本量(N)、自变量、均值和标准差等等。

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我们主要看的是独立样本检验的表格,在最左侧出现两行数据的两种不同的情况:假设方差相等和假设方差不相等。
我们主要看的是独立样本检验的表格,在最左侧出现两行数据的两种不同的情况:假设方差相等和假设方差不相等。

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如何来理解呢?我们先来看一下方差方程的Levene检验,这个是检验方差齐性的,通过看下方的sig值来判断看哪一行数据的。
如何来理解呢?我们先来看一下方差方程的Levene检验,这个是检验方差齐性的,通过看下方的sig值来判断看哪一行数据的。

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表中sig值为0.747>0.05说明数据之间没有显著性差异,换句话说就是方差齐性一致,就看假设方差相等的那行数据就可以了。
表中sig值为0.747>0.05说明数据之间没有显著性差异,换句话说就是方差齐性一致,就看假设方差相等的那行数据就可以了。

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如果表中sig值为<0.05时,说明数据之间有显著性差异,方差齐性不一致,就看假设方差不相等的那行数据。
如果表中sig值为<0.05时,说明数据之间有显著性差异,方差齐性不一致,就看假设方差不相等的那行数据。

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最后我们要看到,也是最重要的就是均值方程T检验中的sig值=0.9317>0.05,说明数据之间没有显著性差异,这是我们独立样本T检验中检验的主要内容。
最后我们要看到,也是最重要的就是均值方程T检验中的sig值=0.9317>0.05,说明数据之间没有显著性差异,这是我们独立样本T检验中检验的主要内容。
如何分析独立样本T检验的统计结果?

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