进行差异显著性检验要考虑什么(显著性检验的方法包括哪三种)

进行差异显著性检验要考虑什么

主要考虑的因素包括样本量、相关样本或独立样本、单侧检验或双侧、样本是否满足正态分布、方差是否齐性。

差异显著性检验用于比较两个或者多个样本的差异是否显著；在统计学中，差异显著性检验是”统计假设检验“的一种，用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。在实验进行过程中，尽管尽量排除随机误差的影响，以突出实验的处理效果，但由于个体间无法避免的差异，以及诸多无法控制的因素，使得实验结果最后表现的观察值处理处理效应之外，还包括实验误差的效应。因此对两个样本进行比较时，必须判断

显著性检验的方法包括哪三种

显著性检验的方法通常有三种：方差分析 (ANOVA)，T检验（T-test），卡方分析 (Chi-Square Analysis)。

方差分析 (ANOVA)

用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。

T检验（T-test）

适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆 [1]  。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）。

卡方分析（Chi-Square Analysis)

是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率)的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行乘以2列资料及组内分组X2检验。

SPSS差异显著性分析

首先，说做随机区组设计方差分析那个错了，这样重复测量的数据，有专门的重复测量方差分析。道理是从实验设计的角度，单组重复测量数据观察对象内的重复测量点不能随机分配，而随机区组设计内重复测量点能随机分配。
其次，说数据少那个，我赞同他。
至于你非要做，而不管样本量是否太少的话。那你就应该用针对重复测量资料的方差分析来做。我试着帮你做了一下，实在抱歉，SPSS无法给出结果，因为你的样本量太少，残差自由度不足。

统计分析 判断差异是否有显著性

如果是两组数据比较，通常先做F检验，判定测量值双方的标准偏差是否呈现显著性差异，也就是说先比较一下两组数据的精密度是否有较大差别，如果两组数据有一个离散程度很大，一个离散程度小，则可能不符合F检验的标准，就没必要继续做下一步了，如果符合F检验的标准（两组数据离散程度小），则进一步做双边T检验，计算T值与T表的数据比较，若小于T表的值，则表示没有显著性差异，若大于T表的值则表示存在显著性差异。

有实验组控制组的测试结果，欲检验其是否存在显著差异，应选用哪些可用的方法

当试验数据出现两种或者多种不同的结果时，应该采用统计学的方法，通过显著性检验来判断试验数据之间是否存在显著性差异。

显著性检验的方法通常有t检验法和F检验法：

t检验用来检测两组数据的准确度，确定是否存在系统误差

F检验又叫方差齐性检验，用来检测两组或多组数据的精密度，确定是否存在偶然误差

计算公式和查表之类的就不写了，太复杂，而且你手上应该都有

针对你的数据，如果只是“需要看一下两组差别是不是很大”，只用F检验即可

如果你需要确定数据是否存在系统误差，或是否与假设结论是否相符时，则需要用到t检验

提醒一句，若要进行t检验，首先得进行F检验，用以判断两组数据的方差齐性

若两组数据方差相等，则用t检验；若方差不等，则用变种的t'检验

总之，不论怎样，都要用到F检验

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