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确定统计学的研究目标 确定统计学的研究方法 研究总体是什么分布 研究个体是什么分布 这个分布的均值、方差或标准差是多少
回归分析和独立性检验没有什么区别 回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系 回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系
联系 相互排斥 病因联系 与结果有联系 统计学显著性差异
回归系数有高度的统计学意义 回归系数无统计学意义 回归系数有统计学意义 不能肯定回归系数有无统计学意义 以上都不是
b无统计学意义 b有高度统计学意义 b有统计学意义 不能肯定b有无统计学意义 a有统计学意义
能得到因果关系 产生操作性定义 找到可能存在的混淆变量 确定两个变量之间是否存在着一定关系
回归分析和独立性检验没有什么区别 回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系 回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 独立性检验可以确定两个变量之间是否具有某种关系
病因联系 联系 相互排斥 与结果有联系 统计学显著性差异
身高与发锌含量都是随机定量变量，属于双变量计量资料。 两变量反映了研究对象的不同特征，无法用前述的 t检验、方差分析、卡方检验等假设检验方法进行比较，这里将用到的是另一大类统计方法，用于分析反映研究对象不同特征的两个或多个变量间的关系。 相关分析是其中用于分析两个或多个变量间相互关系的统计分析方法。 直线相关分析是分析两个变量间有无直线关系的统计方法。 可以用卡方检验来分析两个变量间有无直线关系。 可以用直线相关来分析两个变量间有无直线关系。
两个分类指标是否有关联 两个均数的差别是否有统计学意义 两个率或构成比的差别是否有统计学意义 多个率或构成比的差别是否有统计学意义 某指标是否不符合某种特定的分布类型
两个或多个样本均数是否相同 两个或多个总体均数是否相同 多个总体方差的差别有无统计学意义 多个样本方差的差别有无统计学意义 不仅可检验多个样本均数的差别有无统计学意义，还可以考察多个样本方差是否相同
两个或多个样本均数是否相同 两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义 多个总体方差的差别有无统计学意义 多个样本方差的差别有无统计学意义 不仅可检验多个样本均数的差别有无统计学意义，还可以考察多个样本方差是否相同
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