1. TEST T TEST

1. Test T

T est une méthode d'analyse statistique appropriée pour les petits échantillons et deux ensembles de données étudiés par comparaison Différentes données moyennes. Il y a une différence.

2. Test Trise
1) Re-vérifier un mode
pour comparer la différence entre un ensemble de données et une valeur spécifique.

2) Paire d'échantillon TES TES

La différence entre les échantillons entre les échantillons d'une certaine correspondance est nécessaire et le nombre d'échantillons est requis.

Les scénarios d'utilisation générale sont les suivants:

1 contraste avant et après le traitement (le même utilisateur et la même méthode de perte de poids et après la même méthode de diminution pesée);

2 Les objets similaires comparent les résultats des deux méthodes comparables (comparer les effets du même groupe après avoir pris deux pilules de régime);

3 Deux objets sont comparés aux résultats de deux processus (deux groupes, en fonction du poidsEssai, prenez différentes pilules de perte de poids, comparez le poids des deux groupes de médicaments suivants).

3) Échantillons indépendants de vérification de T
Les échantillons indépendants et différents échantillons sont le nombre d'échantillons de deux groupes de données pouvant être échantillonnés.
3. Tester comment utiliser
1) Premièrement, le test du test est de tester T test T, le test T du modèle couplé est le test de template indépendante.

2) Effectuer des inspections normales, des échantillons indépendants doivent vérifier la vérification de la ration différentielle

3) Sélectionnez la méthode de test appropriée pour vérifier

4. Triminator:

1) Quel que soit tout test, les données doivent être soumises à une distribution normale ou normale. La méthode de test habituelle est la suivante: graphiques normaux, inspection normale, carte P-P / carte Q-Q, V.V.

2) Test de T d'échantillons indépendants, en plus de la normalité, nécessité de respecter les conditions préalables de la variance. En cas de variance, les tests peuvent être utilisésUtiliser. Si la pièce est différente, utilisez un test d'étalonnage.

1. Quel est le test F
Analyse de la variance consiste à analyser les données de test, le nombre moyen d'altitude normale, etc. La variance est égale, plus loin, il est déterminé à voir les effets de chaque facteur d'indicateurs d'essai de manière significative ou non. Le principe estime qu'il existe deux sources de base entre les menus entre différents groupes de traitement: conditions de test et erreurs aléatoires. Sa pensée consiste à analyser la différence entre la variante totale de différentes sources avec la variante totale de la variante totale, déterminant ainsi la taille des facteurs pouvant contrôler les résultats de la recherche.

2. Qu'est-ce qui est utilisé dans le test

1) Analyse de la variance d'élément unique

Convient aux données de questionnaires et aux données de test, uniquement disponible sur les changements de test. Il est déterminé à voir des facteurs affectant des éléments d'échantillons importants.

2) Tiny TabouretVariance CH Double facteur
Conformément aux données de test et il y a deux facteurs dans l'expérience.

3) Analyse multi-facteurs

Convient aux données de test, a un certain nombre de facteurs dans l'expérience.

3. Comment utiliser
1) Jugement de type de données
Vérifiez la carte de données qualitative, le test de test est souvent utilisé pour comparer la visualisation de l'activité les deux identiques et le seul L'analyse de facteur peut être utilisée pour comparer si de nombreux repas globaux sont les mêmes.

2) Déterminer le type de variance

Il existe plusieurs facteurs dans l'expérience et si un seul groupe n'est qu'un groupe, sélectionnez une seule analyse d'élément; S'il y a deux groupes, sélectionnez Dual Elements Analyser la variance; S'il y a plusieurs groupes, choisissez une analyse multi-éléments.

3) Test normal
4) Évaluation de l'inspection de la qualité
5) Sélectionnez une méthode appropriée pour tester
6) plus tard, de nombreuses comparaisons

Si unAnalyser le seul élément est présenté, il existe une différence significative entre différents groupes, puis de nombreuses comparaisons peuvent être prises de différences significatives entre les deux groupes.

4. Vérifier les mesures préventives
1) L'analyse de la libération est utilisée pour analyser les modifications et les différences de données quantitatives dans deux ensembles de données ou plus que possible.

2) Demande d'analyse de la variance à la répartition normale

3) La prémisse de la variance est différente de

Test carré de mardi

Qu'est-ce qu'une carte Vérification du test carré

Le test QC est un moyen d'analyser les différences de données qualitatives. C'est une méthode de vérification par la fréquence.

2. Quelle est l'utilisation de

1) Quelle est la forteresse Fang Fang

pour vérifier les statistiques, analyser le taux d'observation réel des variables de classification unique et le taux d'attente est solide.

2) Carte croisée

Étudiez deux types de variables différents: par exempleComme genre et voir si une relation est.

3) Place appariée
Dans le processus expérimental, le même lot de personnes a été découvert dans différentes méthodes et de manière significative différente des effets des deux méthodes.

3. Comment utiliser

1) Pour déterminer le type de test de la carte

2) Sélectionnez la méthode appropriée Test sélectionné

4. Mesures empêchant la prévention du test QCF

1) Données d'échantillons aléatoires
2) La fréquence théorique n'est pas trop petite