什么情况下数据需要进行差异显著性分析

标准差或者方差.可以用均值/方差,如大于3,表示数据较集中

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问：           &

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

钢材的化学分析的目的是弄清楚钢材的化学成分,新买的钢材进行化学分析,是为了验货；对不明材料牌号的钢材进行化学分析,是为了弄清楚这种材料的牌号.若想生产进口机械设备的零件,就要弄清楚该零件的化学成分,与

只有一组数据无法判断数据有无显著性差异只能做出这组数据的平均离差、标准差、方差、平均数等等统计量

在一组数据的大小差异比较悬殊的情况下,用平均数表示这组数据的一般水平比较合适

双法兰差压变送器需要进行零点迁移,一般来说负迁移较多,最常见的例子,负压测法兰需要装在设备高处,导致负压侧测量的压力多出一个导压管内硅油的压力,正压测法兰装在设备低处,所以正压导压管内的硅油却实际抵消

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

根据两组样本量n的大小来判定n均小于30或50就选成组设计t检验；否则就选成组设计u检验.

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

在以下情况下：（1）最基本的需求,即全面了解一个电力系统在某种运行方式下各支路的有功功率和无功功率的大小、正负（方向）,了解各发电机的有功功率和无功功率出力情况,了解各节点（变电站）的负荷和电压水平.

看最后一个表（成对样本检验）的sig下面的值,这个表就是t检验的结果,sig小于0.05表示显著的差异,小于0.01表示极其显著的差异,从你的数据来看应该是对1和对6都存在显著性的差异.成对样本统计量

任何有生命迹象情况下都进行呼吸,只是强度大小的问题：在光照条件下进行光合光反应,达光补偿点后有氧气生成,在有无光照条件下均可发生暗反应,只要提供的二氧化碳和自身ATP供能足够······

不能用t-test检验差异性,但频率可以用交叉表中的卡方检验差异显著性.通过检验,结果为：X2=79.347,df=1,P=0.000<0.001说明,两种频率之间存在极显著性差异.

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

寒暄可以理解为问候,问候也分为日常和特别场合.日常生活中,我们和家人、邻居、同学、同事这样的日常打招呼就属于日常问候.特别场合,例如客户、友人来访,会议,晚会等正式场合也需要打招呼,这一类就属于特别场

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K