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发布时间:2023-11-21 03:42
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热心网友
时间:2024-07-12 15:55
1、目标不同:单独样本t检验用于样本与总体的比较;两独立样本t检验用于两个来自于不同总体的样本。
2、针对方向不同:检验该样本是否来源于总体,检验两总体是否有统计学差异;
3、来源不同:独立样本两个样本是从两个总体中独立抽取的, 即一个样本中的元素与另一个样本中的元素相互独立的样本。
4、实用场景不同:单独样本检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。独立样本其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。
扩展资料:
单独样本和独立样本的联系:
两种检验都需要满足正态分布及方差齐性,输出的结果都是t值,P值,没区别。
单个样本T检验和独立样本T检验的适用条件是样本来源总体,输出结果没有差异,两者都可以用。
推导过程如下:
单独样本:A班中抽取部分同学的成绩与总体成绩的比较,看这部分同学是否适合继续在A班学习。
独立样本:A班和B班分别抽取部分同学出来比较成绩,看A,B两个班的总体成绩是否有差异。
如果是差异的话,一般用单独样本T检验,如果检查效果一般用独立样本。
参考资料:
百度百科-t检验
百度百科-独立样本
热心网友
时间:2024-07-12 15:55
单独样本T检验(One-Samples T Test)用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验(Independent-Samples T Test)用于进行两样本均数的比较。
对于待检测样本,如果只有一组样本,通常就叫one sample test,这是与总体比较,看是否显著。 如果有2组样本,就存在样本与样本的比较,其实是他们各自代表的总体的比较。 对于2组样本,很多人对独立样本和相关样本非常迷惑,光是字面意思就够令人费解的了。
比如下表,当样本A中的成员变动时或者无论如何选择A中的成员,对样本B不造成影响,反之亦然,这时候我们就叫独立样本:
热心网友
时间:2024-07-12 15:56
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时间:2024-07-12 15:56