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SPSS扫清障碍:区分T检验F检验

T 检验F 检验的由来 一般而言,为了确定从样本 (sample) 统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。...T 检验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。...在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。...若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t”检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。...所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可 以从正态分布中推导出来,如 t检验f 检验或卡方检验

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常用统计检验Python实现

前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验,对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解...正态性检验 正态性检验检验数据是否符合正态分布,也是很多统计建模的必要步骤,在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST) 检验原假设:样本服从正态分布 Python...%corr,"p值为:%f" %p) #corr为:-0.435153 p值为:0.157414 卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。...基本假定: 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验,用于检验定量数据,若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python...检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene

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Python之Wilcoxon符号秩和检验

引言 本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过...Python代码实现。...注:由于参数检验的精确度高于非参数检验,因此在数据符合参数检验的条件时,仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。...单样本Wilcoxon符号秩和检验 单样本的Wilcoxon符号秩和检验:该检验属于非参数检验,一般用在数据呈现非正态分布的情况下,主要用来对总体均值进行检验,当数据呈现正态分布时,一般使用单样本t检验或者...z检验(这两种检验均属于参数检验)。

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Python数据科学:卡方检验

②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍: 卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。...接下来通过卡方检验,来确定结论,使其具有统计学意义。 02 卡方检验 卡方检验在于比较期望频数和实际频数的吻合程度。 实际频数就是单元格内实际的观测数量,实际频率的分母为总样本数。...下面用Python对数据进行卡方检验。...from scipy import stats # chi2_contingency:卡方检验,chisq:卡方统计量值,expected_freq:期望频数 print('chisq = %6.4f...\n p-value = %6.4f\n dof = %i\n expected_freq = %s' %stats.chi2_contingency(cross_table)) 输出结果。

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Python——因子分析(KMO检验和Bartlett’s球形检验)「建议收藏」

因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法,根据48位应聘者的15项指标得分,选出6名最优秀的应聘者。...kmo_value = kmo_num / kmo_denom return kmo_value print("\nKMO测度:", kmo(df2_corr)) # 巴特利特球形检验...df2_corr1 = df2_corr.values print("\n巴特利特球形检验:", bartlett(df2_corr1[0], df2_corr1[1], df2_corr1...进行相关系数矩阵检验——KMO测度和巴特利特球体检验: KMO值:0.9以上非常好;0.8以上好;0.7一般;0.6差;0.5很差;0.5以下不能接受;巴特利球形检验的值范围在0-1,越接近1,使用因子分析效果越好...通过观察上面的计算结果,可以知道,KMO值为0.783775605643526,在较好的范围内,并且巴特利球形检验的值接近1,所有可以使用因子分析。

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python3 selenium + f

然后接着按f12 查看,就看url,发现出来了好多url。...category_id=1&refresh_time=0&show_num=10&page=1&securitykey=ee9bad0d112f882403f5b9f4dc2266a0&interface_code...发现只要我页面往下翻,就会新加载一条,于是我只要能解决两个问题: 1.往下翻页的问题,让这个数据url给加载出来 2.把这个url抓取到日志里面利用脚本访问,就能获取到数据了 查看了网上一些文档,最后决定用 python...三、 python 脚本读取fiddler日志,对最新的url进行获取内容,提取id拼接成新的新闻详情url 准备工作: 我这里用的是python3 先pip3 install selenium 安装模块...\chromedriver_win32\chromedriver.exe") #加载具体的浏览器驱动 browser = webdriver.Firefox(executable_path="D:\python37

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python KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) -- 检验数据是否符合某种分布

python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x...D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。...KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...Kolmogorov-Smirnov检验只能检验是否一个样本来自于一个已知样本,而Lilliefor检验可以检验是否来自未知总体。...拟合优度检验检验结果依赖于分组,而其他方法的检验结果与区间划分无关。

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