spss-非參數(shù)檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】掌握非參數(shù)檢驗(yàn)的應(yīng)用條件及優(yōu)缺點(diǎn)。掌握非參數(shù)檢驗(yàn)的計(jì)算方法及步驟。掌握不同設(shè)計(jì)類型秩和檢驗(yàn)SPSS軟件實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目的非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)的應(yīng)用條件?對(duì)總體類型無(wú)特殊要求?適合于總體類型分布不明資料?適合于原始資料是以等級(jí)資料表示?對(duì)于資料兩端有不確定的數(shù)值非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn):

2025-08-04 23:18

方差分析與秩和檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】方差分析與秩和檢驗(yàn)第五講?兩兩比較次數(shù)?同類指標(biāo)數(shù)(數(shù)量越多)?亞組分析與期中分析方差分析(analysisofvariance)ANOVA基本思想?根據(jù)資料的設(shè)計(jì)類型，即變異的不同來(lái)源，將全部觀察值總的離均差平方和以及自由度分解為兩個(gè)或多個(gè)部分，每個(gè)部分的變異與自由度組成均方（MS），均方比值(統(tǒng)計(jì)量

2025-05-10 14:35

卡方檢驗(yàn)與秩和檢驗(yàn)的spss操作過(guò)程-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】卡方檢驗(yàn)與秩和檢驗(yàn)的SPSS實(shí)習(xí)?C表資料Pearson卡方檢驗(yàn)Wilcoxon法Mann-WhitneyU法Kruskal-Wallis法R?C表資料Pearson卡方檢驗(yàn)SPSS過(guò)程例9-2資料數(shù)據(jù)庫(kù)及變量確定激活例9-2資料分析的方法選擇例9-2資料分析結(jié)果輸出處理*

2025-08-07 10:46

秩和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第十一章秩和檢驗(yàn)中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)與流行病學(xué)系林愛(ài)華一、非參數(shù)檢驗(yàn)的概念、優(yōu)缺點(diǎn)秩和檢驗(yàn)的基本步驟二．配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon配對(duì)法）三．兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon兩樣本比較法）四．多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)（

2025-01-19 23:30

[精選]秩和檢驗(yàn)綜合概述-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】本資料來(lái)源本資料來(lái)源1非參數(shù)檢驗(yàn)山東大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院2參數(shù)統(tǒng)計(jì)(parametricstatistics)：以樣本來(lái)自已知分布（如正態(tài)分布）總體為假設(shè)基礎(chǔ)，對(duì)未知總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn)的方法，如?t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)和方差分析等；非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(nonparametricstatistics)：總體分布不易確定，或分布呈明顯偏態(tài)、方差不

2025-01-23 08:57

精華資料spss講課_秩和考驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】1秩和檢驗(yàn)(RankSumTest)隊(duì)詢秤搜餡倫唆礦氧芹揚(yáng)肄累蟄射服疾雁瘧梨彌霖糜齡陷柏倍苛什吞趣姚spss授課_秩和檢驗(yàn)spss授課_秩和檢驗(yàn)2

2025-01-18 21:02

兩組兩分類資料檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】?jī)山M兩分類資料檢驗(yàn)內(nèi)容卡方檢驗(yàn)入門1配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本率比較的χ2檢驗(yàn)2行列表資料的分析3確切概率法4檢驗(yàn)分類資料服從某個(gè)分布?設(shè)從總體A中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，樣本量為n，其資料分布如下：Y取值123?m合計(jì)頻數(shù)A1A2A3?Amn某一

2025-07-18 01:02

[醫(yī)學(xué)]檢驗(yàn)樣本的采集-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】臨床檢驗(yàn)標(biāo)本采集同濟(jì)醫(yī)院檢驗(yàn)科程黎明臨床檢驗(yàn)分析前質(zhì)量控制臨床檢驗(yàn)標(biāo)本采集血液標(biāo)本的采集尿液標(biāo)本的采集糞便標(biāo)本的采集腦脊液標(biāo)本的采集漿膜腔積液標(biāo)本的采集細(xì)菌學(xué)檢驗(yàn)標(biāo)本采集血液樣本的采集生物因素：固定的生物因素：性別、

2025-03-22 09:09

單樣本檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】單樣本檢驗(yàn)二項(xiàng)分布基本概念?二項(xiàng)分布?對(duì)于Bernoulli試驗(yàn)序列的n次試驗(yàn)，結(jié)局A出現(xiàn)的次數(shù)X的概率分布服從二項(xiàng)分布?二項(xiàng)分布指的是概率的分布?注意：二項(xiàng)分布是一個(gè)離散型分布X的取值01…k…n取值概率??0001)(????nn??1111)(??nn??

2025-08-23 12:21

成組比較ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】有時(shí)，我們需要比較兩總體的參數(shù)是否存在顯著差異。比如，兩個(gè)農(nóng)作物品種的產(chǎn)量，兩種電子元件的使用壽命，兩種加工工藝對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響，兩地區(qū)的氣候差異等等。引言兩個(gè)正態(tài)總體的均值檢驗(yàn)22,XY??已知，檢驗(yàn)H0：XY???1、方差已知，檢驗(yàn)均值相等

2025-04-29 02:00

樣本含量的估計(jì)與檢驗(yàn)效能-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】樣本含量的估計(jì)與檢驗(yàn)效能第六章第一節(jié)概述樣本含量（samplesize）為了保證研究結(jié)論的可靠性，確定的實(shí)驗(yàn)研究或調(diào)查研究所需要的最低觀察對(duì)象的數(shù)量。樣本含量少，研究結(jié)論不可靠。樣本含量過(guò)多，造成人財(cái)物的不必要浪費(fèi)。檢驗(yàn)效能（power）也

2025-07-19 20:14

樣本均數(shù)的顯著性檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】顯著性檢驗(yàn)的基本類型、方法及原理一、參數(shù)檢驗(yàn)（符合或近似符合正態(tài)分布）（一）連續(xù)性變量?方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)?均數(shù)的顯著性檢驗(yàn)?（二）離散型變量?頻率的顯著性檢驗(yàn)?卡方獨(dú)立性、適合度和擬合度檢驗(yàn)二、非參數(shù)檢驗(yàn)（偏態(tài)分布的資料）連續(xù)性變量均數(shù)、方差的顯著性檢驗(yàn)（1）單個(gè)樣本方差（

2025-04-29 12:12

單樣本ks檢驗(yàn)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】SPSS16實(shí)用教程第10章非參數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義和計(jì)算公式SPSS單樣本K-S檢驗(yàn)定義：K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗(yàn)它是檢驗(yàn)單一樣本是否來(lái)自某一特定分布的方法。它的檢驗(yàn)方法是以樣本數(shù)據(jù)的累計(jì)頻數(shù)分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。假設(shè)檢

2025-05-06 13:14

多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩比較-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩比較兩兩t檢驗(yàn)的誤用?m組樣本，需進(jìn)行m(m-1)/2次比較?各次比較均正確接受H0的概率為犯I類錯(cuò)誤的概率為?如m=3,則進(jìn)行3次比較,如,各次比較均正確接受H0的概率為,實(shí)際而不是,實(shí)際犯I類錯(cuò)誤的概率比?要控制總的不變(1)/2(

2025-10-08 17:56

電池成組技術(shù)要點(diǎn)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】1電池培訓(xùn)教材（PACK組）?目的：讓大家對(duì)電池的認(rèn)識(shí)、組裝以及結(jié)構(gòu)，應(yīng)該注意哪些問(wèn)題？?提高生產(chǎn)效率?保證產(chǎn)品質(zhì)量?降低生產(chǎn)報(bào)廢2?今天我們來(lái)談?wù)勲姵氐奶攸c(diǎn)：我們今天所做的電池稱為軟包裝電池，也就是（聚合物）它屬于環(huán)保電池；它的特點(diǎn)就是能量密度高、電壓高、輸出容量大、不污染環(huán)境、壽命長(zhǎng)、在正常條件

2025-05-01 18:13

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