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文档简介

独立样本t测试，1，主要内容，2个应用条件分析3个案例分析4个结果表示SCI文档应用6个数据应用，2，t测试，t基于分布的假设测试方法比较测量数据的2个平均数假设测试在医疗统计中是非常活跃的方法单样本t检验，配对样本t检验，独立样本t检验，概述，3，组也就是说，检查两个样本的平均值和所表示的两个整体平均值是否存在差异。t值、独立样例t检验(IndependentSamplest-test)、4，如果两个样例的内容较小(例如，n160或/和n260)，并且总方差来自两个总方差t具有较大的样本数，遵循(n60)正形分布u检查，(1)数据转换后方差为t检查，(2)数据转换后方差不匹配3354t检查或等级转换的非参数检查，应用条件，5，完全随机设计方法，19只体重，收集的体重增加结果数据如下：134，146，104，119，124，161，107，83，113，129低蛋白质组：70，118，101，85，107，132计算测试统计信息SPSS21.0操作包括：7、数据输入、8、正常状态检查、组的正常状态检查、首先拆分数据，然后是9、正常状态检查、数据拆分后，右下角显示SplitFileOn，表明数据已拆分。10，常规检查，11，常规检查，12，常规检查，13，独立抽样t检查，数据分解，14，独立抽样t检查，15，3。根据检验统计数据的结果推断统计数据，请参阅Equalvariancesassumed行统计数据参考equlvariances snotasks行统计数据，P0.05，两组之间没有体重增加差异，18、方框图、中上四分位数、最大值、下四分位数、最小值、中上、最大值、最小值、反应数据的分布特性：数据的分布中心、分布
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