Spss樣本量很小能用t檢驗嗎

1樓：呂秀才

t檢驗一般適用於樣本量在30個以下的檢驗，但是你這個樣本量也太小了，各5個，最好的還是用非引數檢驗。當然你也可以嘗試用t檢驗做一下看，可能結果跟非引數的不會有差異

spss中獨立t檢驗使用時兩個獨立樣本是不是必須數目一樣？

2樓：浮生梔

在統計學中，兩個獨立樣本做統計比較時，首先需用擬正態分佈檢驗樣本分佈情況，不屬正態分佈，兩個獨立樣本則要用非引數檢驗的兩個獨立樣本u檢驗。

一、屬於正態分佈，則採取以下方法：

1、樣本量不同，可以採用獨立樣本t檢驗；樣本量相同且統計意義相同，可用配對t檢驗，是特殊的獨立樣本t檢驗。對於獨立樣本，統計方法的選擇，是根據樣本的分佈情況而定，不能主觀選定分佈方法，否則會造成統計意義偏差。

2、單總體t檢驗是檢驗一個樣本平均數與一個已知的總體平均數的差異是否顯著。當總體分佈是正態分佈，如總體標準差未知且樣本容量小於30，那麼樣本平均數與總體平均數的離差統計量呈t分佈。

二、單總體t檢驗統計量為：

該統計量t在零假說：μ=μ0為真的條件下服從自由度為n−1的t分佈。

擴充套件資料

選用的檢驗方法必須符合其適用條件，理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。（如樣本量為10，一些學者聲稱甚至更小的樣本也行），只要每組中變數呈正態分佈，兩組方差不會明顯不同。

如上所述，可以通過觀察資料的分佈或進行正態性檢驗估計資料的正態假設。方差齊性的假設可進行f檢驗，或進行更有效的levene's檢驗。如果不滿足這些條件，可以採用校正的t檢驗，或者換用非引數檢驗代替t檢驗進行兩組間均值的比較。

區分單側檢驗和雙側檢驗。單側檢驗的界值小於雙側檢驗的界值，因此更容易拒絕，犯第ⅰ錯誤的可能性大。t檢驗中的p值是接受兩均值存在差異這個假設可能犯錯的概率。

3樓：匿名使用者

獨立樣本t檢驗的樣本數量可以不一樣。配對樣本t檢驗的樣本資料需要一致。

4樓：匿名使用者

兩個樣本的重複數不同,可以進行獨立樣本的t檢驗.也可以進行單一樣本的t檢驗,但是不可以進行配對t檢驗.

spss做獨立樣本t檢測，想問是顯著性差異還是差異不顯著時說明某一因素對效能有影響？（spss小白）

5樓：家電研究院

您好：1.首先要確定測試效能的樣本是否符合正態分佈；

2.符合正態分佈的話，繼續進行獨立樣本t檢驗；

3.獨立樣本體檢驗的結果顯示中，sig小於0.05的話說明兩組資料方差非齊性，這時要看t-test的第二行的sig值，如果小於0.

05，說明兩組資料的平均數存在顯著差異，去上面的描述統計表中找到平均數情況，平均數大的那組資料對效能影響更大。

4.獨立樣本t檢驗只能說明你那兩組資料的平均數是否具有顯著性差異，不能說明某一因素對效能有影響；想要**影響，先做相關分析，再做迴歸分析，這樣就知道有沒有影響了。

5.如果不確定您的資料是否是影響效能的因素，您還需要重新編制問卷，進行因子分析，最終得到一個完美的答案。

6樓：匿名使用者

顯著性差異了說明有影響，當然最好用單因素方差分析更好。

7樓：匿名使用者

主要看p值，如果p值大於0.05，說明無統計學差異，而如果p值小於0.05，只能說明有統計學意義，如果要比較實際意義的話，還需要你根據情況和專業知識自己做判斷。

當然，你的資料得先服從正態分佈和方差齊。