检验两个样本均数相差的显着性时，我们先有假定：第一个样本系从均数为μ 1 、方差为σ 1 2 的正态总体中随机取出，第二个样本取自另一个类似的总体，相应的总体参数为μ 2 与σ 2 2 ，两个总体的方差应相等即σ 1 2 =σ 2 2 ，然后才可用上述方法进行显着性检验，如果资料呈显着偏态，或两组方差相差悬殊，就要考虑用第十章非参数统计方法处理，或者通过变量...
检验两个样本均数相差的显着性时，我们先有假定：第一个样本系从均数为μ 1 、方差为σ 1 2 的正态总体中随机取出，第二个样本取自另一个类似的总体，相应的总体参数为μ 2 与σ 2 2 ，两个总体的方差应相等即σ 1 2 =σ 2 2 ，然后才可用上述方法进行显着性检验，如果资料呈显着偏态，或两组方差相差悬殊，就要考虑用第十章非参数统计方法处理，或者通过变量...
检验两个样本均数相差的显着性时，我们先有假定：第一个样本系从均数为μ 1 、方差为σ 1 2 的正态总体中随机取出，第二个样本取自另一个类似的总体，相应的总体参数为μ 2 与σ 2 2 ，两个总体的方差应相等即σ 1 2 =σ 2 2 ，然后才可用上述方法进行显着性检验，如果资料呈显着偏态，或两组方差相差悬殊，就要考虑用第十章非参数统计方法处理，或者通过变量...
方差齐性检验的方法是以两方差中较大的方差为分子，较小的方差为分母求一比值（称为F值），然后将求得的F值与临界值比较，看相差是否显着，现举一例说明。 例7.10 某单位测定了蓄电池厂工人32号，得尿氨基乙酰丙酸（mg/l）的平均含量为7.06，方差为42.3072，又测定了化工厂工人6名，得平均含量为3.48，方差为0.9047，试比较两方差的相差是否有显着意...
前面所介绍的描述性指标：均数、标数差与 方差 ；确定医学正值范围的 正态分布 法以及t 检验、u检验、 方差分析 等的应用条件是要求资料来自正态分布或近似正态分布。因此，在应用以上指标或分析方法时常要进行正态性检验，以判断资料是否属于正态分布。这里仅介绍正态概率纸目测法。 正态概率纸目测法是一种较粗略而简便的正态性检验方法。本法先要计算累计频数和累计频率,然...
...态，或各组方差相差悬殊，（尤其当各样本的含量甚不相同时）就不能用上述方法进行方差分析，而宜改用非参统计等其他方法比较多个样本均数。关于资料的正态性检验可看七章三节，关于各方差是否一致，现以表8.5资料为例将方差齐性检验的Bartlett氏法简述如下： 首先，作检验假设：样本来自方差相等的各总体，就本例言即 H 0 ：σ 1 2 =σ 2 2 =σ 3 2 =...
...态，或各组方差相差悬殊，（尤其当各样本的含量甚不相同时）就不能用上述方法进行方差分析，而宜改用非参统计等其他方法比较多个样本均数。关于资料的正态性检验可看七章三节，关于各方差是否一致，现以表8.5资料为例将方差齐性检验的Bartlett氏法简述如下： 首先，作检验假设：样本来自方差相等的各总体，就本例言即 H 0 ：σ 1 2 =σ 2 2 =σ 3 2 =...
...态，或各组方差相差悬殊，（尤其当各样本的含量甚不相同时）就不能用上述方法进行方差分析，而宜改用非参统计等其他方法比较多个样本均数。关于资料的正态性检验可看七章三节，关于各方差是否一致，现以表8.5资料为例将方差齐性检验的Bartlett氏法简述如下： 首先，作检验假设：样本来自方差相等的各总体，就本例言即 H 0 ：σ 1 2 =σ 2 2 =σ 3 2 =...
前面所介绍的描述性指标：均数、标数差与方差；确定医学正值范围的正态分布法以及t 检验、u检验、方差分析等的应用条件是要求资料来自正态分布或近似正态分布。因此，在应用以上指标或分析方法时常要进行正态性检验，以判断资料是否属于正态分布。这里仅介绍正态概率纸目测法。 正态概率纸目测法是一种较粗略而简便的正态性检验方法。本法先要计算累计频数和累计频率,然的将累计频率...
前面所介绍的描述性指标：均数、标数差与方差；确定医学正值范围的正态分布法以及t 检验、u检验、方差分析等的应用条件是要求资料来自正态分布或近似正态分布。因此，在应用以上指标或分析方法时常要进行正态性检验，以判断资料是否属于正态分布。这里仅介绍正态概率纸目测法。 正态概率纸目测法是一种较粗略而简便的正态性检验方法。本法先要计算累计频数和累计频率,然的将累计频率...
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