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稳健独立T检验

是一种统计学方法，用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。它是对传统的独立T检验的改进，能够在数据存在异常值或不满足正态分布假设的情况下仍能得到可靠的结果。

稳健独立T检验的优势在于对异常值的鲁棒性更强，能够减少异常值对统计结果的影响。它使用了一种称为鲁棒标准误差的方法来估计样本均值的差异，从而降低了异常值的影响。

稳健独立T检验适用于各种领域的数据分析和实验设计，特别是在样本量较小或数据存在异常值的情况下更为适用。它可以用于比较两个独立样本的均值差异，例如比较两种不同治疗方法的效果、两个产品的性能差异等。

腾讯云提供了一系列与数据分析和统计学相关的产品和服务，可以帮助用户进行稳健独立T检验以及其他统计分析。其中包括：

腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）：提供了数据仓库、数据集成、数据开发和数据可视化等功能，可以支持用户进行数据清洗、数据预处理和统计分析。
腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了机器学习模型训练和部署的能力，可以用于构建预测模型和进行数据挖掘。
腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/cdp）：提供了强大的大数据处理和分析能力，包括数据存储、数据计算和数据可视化等功能，可以支持大规模数据的统计分析和建模。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地进行稳健独立T检验和其他统计分析任务，提高数据分析的效率和准确性。

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独立性t检验

一、t 检验与 wilcox 检验连续型变量独立性检验，如果数据分布满足正态分布可以使用t检验，否则使用wilcox检验。基因表达差异：基因表达量高低。...dta <- read.csv("heatmap.csv",header = T,row.names = 1) # 单个基因t检验 head(dta,1) dta[1,1:5] dta[1,6:..., 1, function(x){wilcox.test(x[1:5],x[11:15],paired = T)$p.value}) #计算Qvalue,多重假设检验 p.adjust.methods...(p,'fdr') library(pheatmap) pheatmap(dta) p 二、利用 t 检验验证实验结果 #探索数据nrow()，ncol()，rownames(),colnames()...yellow')) x <- ToothGrowth nrow(x) ncol(x) #统计频数 table(x$supp) table(x$dose) table(x$supp,x$dose) #分组t检验

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稳健性检验！稳健性检验！

什么是稳健性检验？论文中，我们常常要求要做稳健性检验，那么什么是稳健性检验呢？...在较早的文献中，一般很少涉及稳健性检验，但近年来，大家对稳健性检验的重视程度越来越高，这也体现了大家对所得结论准确性的要求越来越高。做好稳健性检验，是使结论得到广泛接受的重要步骤之一。...遗憾的是，目前关于如果做稳健性检验并没有统一的标准，也没有一个明确的说明告诉我们在文章中我们到底应该要从哪些角度去做稳健性检验。因此，每篇文章根据自己的研究目的不同，稳健性检验的角度也会大不相同。...举一个简单的例子，假如我们现在准备研究政权的更替对于经济发展的影响，我们建立了一个简单的OLS回归模型将经济发展作为被解释变量，政权的更替作为核心解释变量进行估计：我的分析假设是扰动项均值独立于所有解释变量...从上篇推文可以看出，有些文章出现了不止一次，这说明，每一个稳健性检验的方法都是不是独立存在的，在一篇文章中学者可以根据自己的需要可以选择多个稳健性检验的方法，比如罗勇根 (2019) 在研究空气污染、人力资本流动与创新活力的关系一文中

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什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。...，由于备择假设中包含≠，拒绝域分布在两侧：类别2称为单尾检验备择假设中包含>的情形，拒绝域在数轴右侧：备择假设中包含<的情形，拒绝域在数轴左侧： t检验的分类 t检验分为单总体t...检验和双总体t检验单总体t检验检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。...双总体t检验检验两个样本各自所代表的总体的均值差异是否显著，包括独立样本t检验和配对样本t检验。独立样本t检验检验两个独立样本所代表的总体均值差异是否显著。...t=4之后的曲线下面积其实就是P值：为什么t统计量服从t分布单样本t检验独立样本t检验配对样本t检验可将两配对样本对应元素做差，得到新样本，这个新样本可视作单样本，与单样本t检验统计量证明方法相同

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「R」t 检验

4.4 #> 7 7 3.7 5.5 #> 8 8 0.8 1.6 #> 9 9 0.0 4.6 #> 10 10 2.0 3.4 比较两组：独立双样本...t检验假设有两组独立样本（我们这里忽略ID变量）。...默认的不是Student t检验而是使用了Welch t检验。注意Welch t-test结果中df=17.776，这是因为对不同质方差进行了校正。...要使用Student t检验的话，设置var.equal=TRUE。...(sleep_wide$group1, sleep_wide$group2, var.equal=TRUE) 配对样本t检验你也可以使用配对样本t检验比较配对的数据。

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独立性卡方检验

一、假设检验假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。...在假设检验中常记这个概率为 α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作 H0。把与 H0 相反的假设称为备择假设，它是原假设被拒绝时而应接受的假设，记作 H1。...假设的形式 H0——原假设， H1——备择假设双侧检验：H0:μ = μ0 ，H1:μ ≠ μ0 单侧检验：H0:μ ≥ μ0，H1:μ μ0 假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受 H0，就否定 H1；拒绝 H0，就接受 H1。...零假设检验二、频数统计与独立性检验离散型变量通过计算频数，然后进行独立性检验。

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t检验和u检验_均匀性检验界值表

t检验 – 配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) – 两个独立样本均数t检验 (1)单个样本t检验又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较...(2)配对样本均数t检验配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别...(3)两独立样本t检验两独立样本t 检验(two independent samples t-test)，又称成组 t 检验。...t检验 – 配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) – 两个独立样本均数t检验 (1)单个样本t检验又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较...(3)两独立样本t检验两独立样本t 检验(two independent samples t-test)，又称成组 t 检验。

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R语言入门之t检验（t test）

R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。...# 独立双样本t检验 t.test(y1,y2) # y1和y2均为数值型向量 t.test(setosa$Sepal.Length, versicolor$Sepal.Length) #检验不同鸢尾花花萼长度差异...t检验和单样本t检验，它们的使用方法和两独立样本t检验类似，只是分别多了参数paired=TRUE和mu=3。...现在我们以两独立样本t检验为例看看同方差和单侧检验和前面的结果有何区别: t.test(Sepal.Length~Species,var.equal=TRUE) #检验不同鸢尾花花萼长度差异 ?...好了，关于t检验的内容就分享到这里，大家先学会如何使用R进行t检验分析即可，后续我会介绍相关理论！

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利用python进行T检验

_0: μ=μ_0 H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0 单样本T检验-ttest_1samp ttest_1samp官方文档生成50行x2列的数据 np.random.seed(7654567)...pvalue=array([[ 4.99613833e-01, 9.65686743e-01], [ 7.89094663e-03, 1.49986458e-04]])) 两独立样本...t检验-ttest_ind ttest_ind官方文档生成数据 np.random.seed(12345678) #loc:平均值 scale：方差 rvs1 = stats.norm.rvs(...Ttest_indResult(statistic=-0.69712570584654354, pvalue=0.48716927725401871) ---- 不同均值，不同方差，不同样本量的t检验...equal_var = False) Ttest_indResult(statistic=-0.94365973617133081, pvalue=0.34744170334794089) ---- 配对样本t检验

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SPSS扫清障碍：区分T检验与F检验

T 检验和 F 检验至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的 t 检验。...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。...另一种解释： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。...若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立...之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

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重温统计学⑩t检验

t分布当我们不知道总体标准偏差时，用t检验是最好的方式，用样本标准偏差来取代。 t统计量（t-statistic）：计算t统计量与计算z统计量非常相似，可以用以下公式计算： ?...t检验也很适合测试两个样本的均值（如配对t检验），修改公式为： ? Cohen’s d Cohen’s d： Cohen’s d 测量了一种现象的强度大小。

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R语言-功效分析（t检验）

t检验，pwr.t.test（）函数提供许多有用的功效分析选项，格式为： pwr.t.test(n=,d=,sig.level=,power=,alternative=) 其中：n为样本大小...sig.level表示显著性水平（默认为0.05） power为功效水平 type指检验类型：双样本t检验（two.sample）、单样本t检验（one.sample...）或相依样本t检验（paired）。...默认为双样本t检验。 alternative指统计检验是双侧检验（two.sides）还是单侧检验（less或greater），默认为双侧检验。...手机与驾驶反应时间的实验，假定将使用双尾独立样本t检验来比较两种情况下驾驶员的反应时间。

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T检验的种类与区别

总第191篇/张俊红我们前面讲过，T检验是用来比较两个均值之间是否有显著差异的一种检验方法。这一篇给大家介绍一下T检验的种类以及具体的Python实现代码。...T检验是比较两个均值差异的，不同种类T检验的差别其实在于均值的计算差异。 1.单样本T检验单样本T检验是用来检验一组样本的均值A与一个已知的均值B之间是否有差异。...2.双样本T检验双样本T检验是用来检验两组样本的均值之间是否有差异。两个均值都是根据样本算出来的。...如下图就是左右两部分样本算出来的均值，此时的t统计量的公式为： Python实现代码如下： stats.ttest_ind(data1,data2) 3.配对样本T检验配对样本T检验与双样本T检验有点类似...，也是用来检验两组样本的均值差异，只不过普通双样本T检验中的样本是乱序的，而配对样本T检验中的样本是一一对应的。

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t检验的几种应用案例

一、单样本t检验单样本t检验也称为样本均值（xbar）和总体均值（μ）的比较性检验，对于该检验方法而言，要求样本满足两个前提假设，分别是样本服从正态分布假设，以及样本之间满足独立性假设（即样本之间不存在相关性...二、独立样本t检验独立样本t检验，是针对两组不相关样本（各样本量可以相等也可以不相等），检验它们在某数值型指标上，均值之间的差异。...与单样本t检验相比，还存在一个非常重要的差异，就是构造t统计量时需要考虑两组样本的方差是否满足齐性（即方差相等）。下面利用统计学中的四步法完成独立样本的t检验：步骤一：提出原假设和备择假设 ?...读者在使用Python时，可以借助于scipy子模块stats中的levene函数实现方差齐性的检验，借助于ttest_ind函数实现独立样本t检验。...所以，该检验也遵循两个前提假设，即正态性分布假设和样本独立性假设。下面利用统计学中的四步法完成配对样本的t检验：步骤一：提出原假设和备择假设 ? 步骤二：构造t统计量 ?

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卡方检验、t检验和方差分析的区别

如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。...2）T检验 T检验共分为三种方法，分别是独立样本T检验，配对样本T检验和单样本T检验。独立样本T检验和单因素方差分析功能上基本一致，但是独立样本T检验只能比较两组选项的差异，比如男性和女性。...相对来讲，独立样本T检验在实验比较时使用频率更高，尤其是生物、医学相关领域。针对问卷研究，如果比较的类别为两组，独立样本T检验和单因素方差分析均可实现，研究者自行选择使用即可。...卡方检验基本思想：以卡方分布为基础，计算观察值和期望值之间的偏离程度。 2、适用的前提条件不同方差分析：数据具有独立性、正态性、方差齐性。...三、卡方检验和t检验的区别：卡方检验和T检验的前提条件（原假设）是对立的：卡方检验：假设没有相关性 T检验：假设没有差异（相等）

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R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)

p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。什么是列联表？...统计检验用于确定来自不同组的测量值是否独立的两种最常见的测试是卡方检验（χ2χ2测试）和费舍尔的精确测试。请注意，如果测量结果配对，则应使用McNemar测试（例如，可以识别单个织机）。...皮尔逊的卡方检验该 χ2χ2test是一种非参数测试，可应用于具有各种维度的列联表。测试的名称源自χ2χ2分布，即独立标准正态变量的平方分布。...这是测试统计的分布χ2χ2 测试 ## [1] 7.900708e-07 由于p值小于0.05，我们可以在5％显着性水平上拒绝测试的零假设（断裂的频率独立于羊毛）。...费舍尔的确切测试 Fisher的精确测试是用于测试独立性的非参数测试，通常仅用于测试 2 × 22×2列联表。作为精确显着性检验，Fisher检验符合所有假设，在此基础上定义检验统计量的分布。

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R语言入门之独立性检验

独立性检验 1. 卡方检验对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。...其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。...（3）检验水准：alpha=0.05 以alpha=0.05的检验水准来看，由于p-value >0.05，所以在这里吸烟行为和性别无关。...费希尔精确检验（Fisher Exact Test）费希尔精确检验是一个基于超几何分布的检验变量间独立性的方法，在R语言中可以直接使用fisher.test(x)函数来进行计算，这里x通常就是一个二维的列联表...Mantel-Haenszel检验 Mantel-Haenszel检验又称为Cochrane-Mantel-Haenszel（CMH）检验，它主要针对的是分层数据，它的零假设是两个分类变量在调整组间差异后是彼此独立的

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【说站】python中T检验如何理解

python中T检验如何理解说明 1、T检验又称student t检验，主要用于样本含量小(如n-30)、整体标准差σ未知的正态分布。...T检验是用t分布理论推断差异的概率，比较两个平均数的差异是否显著。T检验可分为单总体检验、双总体检验和配对样本检验。...print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True)) 以上就是python中T检验的理解，希望对大家有所帮助。

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使用python中的Numpy进行t检验

t检验是统计学中最常用的程序之一。但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...什么是t检验 t检验（Student’s T Test）比较两个平均值（均值），然后告诉你它们彼此是否有差异。...为了验证这一点，研究人员将使用t检验来确定整这样的情况会不会一直发生。什么是t分数 t分数是两个组之间的差值与组内差的比值。t分数越大，组间的差异越大。t分数越小，组间的相似度就越大。...t检验有哪些类型 t检验有三种主要类型： 1.独立样本t检验：比较两组平均值的方法。 2.配对样本t检验：比较同一组中不同时间（例如，相隔一年）平均值的方法。...3.单一样本t检验：检验单个组的平均值对照一个已知的平均值。如何执行2个样本的t检验假设，我们必须检验人口中男性的身高与女性的身高是否不同。我们从人口中抽取样本，并使用t检验来判断结果是否有效。

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两独立样本非参数检验 | 非参数检验汇总

方法包括：曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。 2. 两独立样本的非参数检验（1）曼-惠特尼U检验两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。...（3）游程检验单样本游程检验是用来检验变量值的出现是否随机，而两独立变量的游程检验则是用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。...两独立样本的游程检验与单样本游程检验的思想基本相同，不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中，游程数依赖于变量的秩。...（4）极端反应检验极端反应检验从另一个角度检验两独立样本所来自的两总体分布是否存在显著差异。其原假设是：两独立样本来自的两总体的分布无显著差异。...下一文介绍【多独立样本的非参数检验】，后续还有相关代码奉上~

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Python数据科学：正态分布与t检验

02 单样本t检验单样本t检验是最基础的假设检验，其利用来自总体的样本数据，推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。 P值大于显著性水平，则无法拒绝原假设。...03 双样本t检验双样本t检验是检验两个样本均值的差异是否显著。常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。...接下来用双样本t检验来看这种差异是否显著。在进行双样本t检验前，有三个基本条件需要考虑。...①观测之间独立(本次满足) ②两组均服从正态分布(本次满足) ①两组样本的方差是否相同(需检验) 上面的结果已经包含了样本评分均值的方差了，可是书里却说还需要进行方差齐性分析。...因此进行方差齐性的双样本t检验。

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