小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离散是不是会影响到均值的比较,也就是确认现在两组数据的均值是否能代表这两组数据的特征.
所谓T-TEST检测其实是均值检测的一种方法,比较两组样本均值的差异来确认是否有明显差异,既然方差明显不齐,说明本身样本差异就很大啊.
LZ首先要明确你实验的目的,是为了确认两组的差异,还是为了确认是否来自同一母体.
"Equal variances assumed,F值为4.630,sig值为0.045"的确是说明方差不齐,因此你需要看下面那一行校正t检验的值(T 0.00)说明显著差异,是有意义的.
你现在做出的结果用几句话概括就是:"均值明显有差别,而且两组样本离散情况还有明显差异"
给你两点建议:1、把两组中变异值去掉做一边,就是把特别大和特别小的值去了做一次.
2、如果本身就来自两组不同母体,这个结果已经可以说明是有显著差异的了.
如果有谬误之处,也希望有高人可以指点一下.
SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?
SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?
在自学统计学,
我要对两组数据做t检验,每组10个数据,用analyze-compare means-independent sample t test
(对不起,贴不上图)
SPSS得到的结果,
Equal variances assumed,F值为4.630,sig值为0.045,说明方差不齐;
这个时候是不是可以看Equal variances not assumed下面的校正t检验的值(我的t是0.000)?
还是方差不齐的话,t检验就没有意义?
谢谢terrydc3!
我是对同一种细胞分成两组,一组不加药物,另一组加药物,测试一种药物对细胞的抑制作用.
也就是比较不加药物和加药物对细胞的数量的影响.
那就确实是来自不同的母体了~
在自学统计学,
我要对两组数据做t检验,每组10个数据,用analyze-compare means-independent sample t test
(对不起,贴不上图)
SPSS得到的结果,
Equal variances assumed,F值为4.630,sig值为0.045,说明方差不齐;
这个时候是不是可以看Equal variances not assumed下面的校正t检验的值(我的t是0.000)?
还是方差不齐的话,t检验就没有意义?
谢谢terrydc3!
我是对同一种细胞分成两组,一组不加药物,另一组加药物,测试一种药物对细胞的抑制作用.
也就是比较不加药物和加药物对细胞的数量的影响.
那就确实是来自不同的母体了~
其他人气:691 ℃时间:2020-02-05 12:38:56
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