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双样本Z、双样本T及配对T检验中的假设检验与样本数量分析.pptx

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简介：
本PPT详细探讨了统计学中常用的三种假设检验方法——双样本Z检验、双样本T检验和配对T检验，深入剖析其应用条件，并结合实例说明如何根据研究需求确定适当的样本量。 假设检验与样本数量分析——双样本Z、双样本T、配对T检验的介绍PPT。该文档涵盖了关于双样本Z检验、双样本T检验以及配对T检验的相关内容。

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  • 双样本Z、双样本T及配对T检验中的假设检验与样本数量分析.pptx
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    本PPT详细探讨了统计学中常用的三种假设检验方法——双样本Z检验、双样本T检验和配对T检验，深入剖析其应用条件，并结合实例说明如何根据研究需求确定适当的样本量。 假设检验与样本数量分析——双样本Z、双样本T、配对T检验的介绍PPT。该文档涵盖了关于双样本Z检验、双样本T检验以及配对T检验的相关内容。
     
  • 单样本t检验——实例分析：显著性检验
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    本实例详细讲解了如何使用单样本t检验进行数据的显著性分析，通过具体案例阐述其在实际问题中的应用方法及步骤。 例5.1 以往通过大规模调查已知某地新生儿出生体重为3.30kg。从该地难产儿中随机抽取了35名新生儿作为研究样本，平均出生体重为3.42kg，标准差为0.40kg，问该地难产儿的出生体重是否与一般新生儿的体重有差异？ 本例已知总体均数μ0=3.30kg，但总体标准差σ未知，并且n=35属于小样本量的情况。因此，在这种情况下应选用单个样本t检验进行分析。
     
  • t 检验功效分析：计算t检验功效及所需样本量-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具，用于执行t检验的功效分析，包括计算统计功效和确定实现特定功效所需的样本大小。 主函数 TPOWER 用于计算给定效应量 (d)、样本量 (N) 和显著性水平 alpha 的 t 检验的功效。通过将 N 设为数组的形式，该程序能够帮助规划实验所需的样本大小。此外，当“PLOT”参数设置为1时，该函数会调用 plotpowfun 函数，并绘制出根据功率计算得到的 N 数组图。另外，如果提供一个所需的功效水平 DESPWR，则程序还会确定达到所需功效所必需的最小样本量。
     
  • SPSS中两个独立样本的T检验
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    本文将介绍如何使用SPSS软件进行两个独立样本的T检验，分析两组数据之间的平均值差异，并解释其统计学意义。 t检验的过程是对两样本均值差别的显著性进行检验。然而，在执行t检验之前需要确定两个总体的方差是否相等；如果方差不相等，则计算出的t检验值会有所不同。
     
  • Twostone: 单一观测值下的双样本t检验 - MATLAB开发
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    Twostone是一款MATLAB工具箱，用于执行单一观测值条件下的双样本t检验，适用于小样本量的数据对比分析。 当其中一个样本只有一个观察值时，这个 m 文件执行双样本学生 t 检验。输入参数包括：x - 样本之一的矢量数据；y - 另一个样本的一个数据点；alpha - 显著性水平（默认为 0.05）。输出结果是学生 t 检验的完整表格。
     
  • Excel数据统计工具箱（t检验、Z检验、方差分析、回归、协方差、相关系数、双样本方差分析）
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    Excel数据统计工具箱提供一系列数据分析功能，包括t检验、Z检验、方差分析等，助力用户轻松进行回归分析、计算协方差和相关系数及执行双样本方差分析。 本段落从七个角度全方位解析统计方法：计量资料检验、方差分析、计数资料分析、卡方检验、Ridit分析、生存率分析以及交叉设计与正交设计分析，能够快速实现包括统计描述、t检验、Z检验、方差分析、回归和协方差在内的多种功能。此外还涵盖了相关系数及双样本方差分析等内容。
     
  • Hotelling T2: 多变量样本的 Hotelling T 方检验工具 - MATLAB 开发
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    本MATLAB工具用于执行多变量数据的Hotelling T²检验，适用于比较两组或多组均值向量间的差异。 Hotelling 对一个样本、两个独立样本（同方差或异方差）以及两个相关样本进行了多变量检验。
     
  • kstest_2s_2d(x1, x2, alpha)：进行双样本、双尾、二维的 Kolmogorov-Smirnov 检验，...
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    简介：kstest_2s_2d函数用于执行二维空间中两个独立样本分布间的双尾Kolmogorov-Smirnov检验，评估其在显著性水平alpha下的相似度。 双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验是一种统计方法，用于判断两组数据是否来自相同的分布或不同的分布。零假设是两个数据集都来源于同一个连续概率分布。该检验适用于比较二维分布的情况。所用算法基于 Peacock 的研究。 使用说明如下：[H, pValue, KSstatistic] = kstest_2s_2d(x1, x2 [, alpha>]) 其中，x1 是一个 [Nx2] 矩阵，每行代表一个二维样本。x2是一个[Mx2]矩阵，同样表示一组二维样本。 可选参数 alpha 用于设定拒绝零假设所需的显著性水平（默认值为0.05）。H 是逻辑输出：true 表示应拒绝原假设；pValue 输出检验统计量的 p 值估计；KSstatistic 返回测试统计量的实际数值。 与 kstest2 不同，此函数仅执行双尾测试，因为 Peacock 的研究未提供单尾测试的方法。
     
  • 【Matlab代码】Wilcoxon：两组配对样本的非参数检验
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    本资源提供了一段使用MATLAB编写的代码，用于执行Wilcoxon符号秩检验，以比较两组配对样本之间的差异，无需假设数据分布。 【Matlab代码】Wilcoxon：用于两个配对样本的非参数 Wilcoxon 检验。
     
  • Matlab开发：基于Wilcoxon的两配对样本非参数检验
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    本项目利用MATLAB实现基于Wilcoxon秩和检验的两配对样本非参数统计分析，适用于比较相关样本间差异，无需数据正态分布假设。 Wilcoxon 检验用于评估配对样本之间的差异，并是一个非参数检验方法。当差值小于15时，算法会计算精确的秩分布；否则它使用正态分布近似。现在，MatLab 函数 SIGNRANK 返回相同的 p 值。然而，这个 Wilcoxon 函数提供了更详细的输出结果（这是发表论文所需的内容）。语法为：STATS=WILCOXON(X1,X2,PLTS)。 输入参数包括： - X1 和 X2 - 数据向量。 - ALPHA - 显著性水平，默认值为0.05。 - PLTS - 如果您不想 (设置为 0) 或想要 (设置为 1) 查看绘图，则可以设定该标志输出。 输出结果会根据使用的分布有所不同： - 当使用精确等级分布时，返回 W 值和 p 值。 - 使用正态分布近似时，提供 W 值、Z 值、标准差（平均值为 0）及相应的 p 值。如果指定了 STATS nargout，则结果将存储在 STATS 结构中。 示例： X1=[77, 79, 79, 80, 80, 81, 81, 81, 81]