你可能感兴趣的试题
假设检验的结果是确切无误的，因此不可能有错误出现 两样本均数比较，若P＜0.01则可认为两者实际差别很大 t检验适用于各种类型的计量资料，不需要满足方差齐性等条件 统计学得出差异有显著性的结论，并不一定专业上有意义 双侧检验较单侧敏感，因此经常建议采用
单侧t检验拒绝H0，双侧仍可能接受H0 单侧t检验拒绝H0，则双侧t检验拒绝H0 单侧t检验接受H0，则双侧t检验拒绝H0 单侧t检验拒绝H0，则双侧t检验接受H0 单侧、双侧的t检验结果无任何关系
单侧 t 检验显著， 则双侧 t 检验必然显著 双侧 t 检验显著， 则单侧 t 检验必然显著 双侧 t 检验不显著， 则单侧 t 检验也不显著 单.双 t 检验结果没有联系 以上都不对
单侧t检验显著，则双侧t检测必然显著 双侧t检验显著，则单侧t检测必然显著 双侧t检测不显著，则单侧t检验也不显著 单侧t检测不显著，则双侧t检验也不显著 单、双侧t检验结果没有联系
单侧、单样本的t检验 双侧、单样本的t检验 单侧、双样本的t检验 双侧、双样本的t检验
做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性 当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义 根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法 根据专业及经验确定选用单侧检验
单侧t检验显著，则双侧t检验必然显著 双侧t检验显著，则单侧t检验必然显著 双侧t检验不显著，则单侧t检验也不显著 单侧t检验不显著，则双侧t检验可能显著 单侧，双侧两者检验结果一致
值是决策者事先确定的一个可以忽略的、小的概率值 P 值是在 H0 成立的条件下，出现当前值以及更极端状况的概率 值并不一定要取 0.05, 根据实际需要甚至可以取到 0.15 在同一次假设检验中，作单侧检验时所得 P 值比作双侧检验时所得 P 值小（单侧检验更容易获得有统计学意义的结果） 值越小，所得结论越可靠
秩和检验 方差分析 t 检验 χ2 检验 McNemar 检验
增大了Ⅰ型错误 增大了Ⅱ型错误 统计结论更准确 增大了把握度 减小了可信度
湘公网安备 43130202000226号