1 显著性差异

如果样本足够大,很容易有显著性差异。样本小,要有显著性差异很难。

y是因变量,x是自变量

2 F-test与T-test

Ftest也称ANOVA,是用来检测一个y下的不同level的x (也就是组别)下的差异。

y是连续变量,x是离散变量,比如类别1,类别2,类别3.

当x的类别只有两类的时候,Ftest等价于Ttest,也就是说T-test是一种特殊的F-test。

2.1 样本大小和适合数据类型

For using T-test on ordinal data, existing literature suggests that we do not need Mann Whitney if the sample size is “large” (30 or above). T-test is by default suited for interval or ratio data.

3 MANOVA

是检测多个y (y1, y2, ... yn,并且这些y是相关的,比如我问卷中的spatial knowledge的测试)在不同level的x (也就是组别)下的差异。

当然也可以有多个自变量,比如x可以是age,gender等,在spss分析的时候,将这些变量也放入自变量的选项中就可以了。

下面说一下MANOVA 在spss中的实现:

在analyze->general linear model->multivariate

将因变量放在dependent variables,这里只放了一个,其实应该放多个(在只有单个y时,软件是不会允许运行的)

将自变量都放入fixed factor下,这里是检测多个x的影响,比如age,gender等,也可以只放入一个自变量,其实一个自变量更符合MANOVA的原理

下面是对输出内容的设置

统计 F-test 和 T-test的更多相关文章

  1. 假如有Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F四个盘的大小

    假如有Thread1.Thread2.Thread3.Thread4四条线程分别统计C.D.E.F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现? 实现1:用concur ...

  2. 有Thread1、Thread2、Thread3、Thread4四条线程分别统计C、D、E、F四个盘的大小,所有线程都统计完毕交给Thread5线程去做汇总,应当如何实现?

    利用java.util.concurrent包下的CountDownLatch(减数器)或CyclicBarrier(循环栅栏) 转自:http://www.cnblogs.com/westward/ ...

  3. SDUT 3568 Rock Paper Scissors 状压统计

    就是改成把一个字符串改成三进制状压,然后分成前5位,后5位统计, 然后直接统计 f[i][j][k]代表,后5局状压为k的,前5局比和j状态比输了5局的有多少个人 复杂度是O(T*30000*25*m ...

  4. python编写文件统计脚本

    python编写文件统计脚本 思路:用os模块中的一些函数(os.listdir().os.path.isdir().os.path.join().os.path.abspath()等) 实现功能:显 ...

  5. 树剖裸题——BZOJ1036 树的统计

    #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<cstdio> #defi ...

  6. SharpPcap网络包捕获框架的使用--实例代码在vs2005调试通过

    转自:http://hi.baidu.com/boyxgb/blog/item/89ac86fbdff5f82c4e4aea2e.html 由于项目的需要,要从终端与服务器的通讯数据中获取终端硬件状态 ...

  7. BZOJ 1801中国象棋 DP

    1801: [Ahoi2009]chess 中国象棋 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 1426  Solved: 826[Submit][ ...

  8. Luogu题目集合[6/未完待续]

    1. P1327数列排序 题目描述 给定一个数列{an},这个数列满足ai≠aj(i≠j),现在要求你把这个数列从小到大排序,每次允许你交换其中任意一对数,请问最少需要几次交换? 输入输出格式 输入格 ...

  9. 论文笔记之:Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation

    Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google  2016.10.06 官方 ...

  10. P1403约数研究

    洛谷1403 约数研究 题目描述 科学家们在Samuel星球上的探险得到了丰富的能源储备,这使得空间站中大型计算机"Samuel2"的长时间运算成为了可能.由于在去年一年的辛苦工作 ...

随机推荐

  1. CSS样式案例(1)-文字的排版

    本篇介绍的是小窗文字内容的排版,通过该篇文章可以让小伙伴们熟悉以下几个知识点: word-space.overflow.text-overflow. 最终的展示效果如下: 参考步骤: 1. 建立htm ...

  2. c#后台替换html标签的方法

     public static string ReplaceHtmlTag(string html)         {              string strText = System.Tex ...

  3. 初始Jquery--以及工厂函数

    一.JavaScript框架 1什么是JavaScript框架 普通JavaScript的缺点:每种控件的操作方式不统一,不同浏览器下有区别,要编写跨浏览器的程序非常麻烦.因此出现了很多对JavaSc ...

  4. LVS NAT模式

    LVS-NAT 三台虚拟机都是centos 6.5 关闭防火墙和selinux 角色 IP地址 备注 LVS负载调度器 eth0:192.168.119.128(内网) eth1:192.168.94 ...

  5. nhibernat4.0.0.4000 bug

    //类 NHibernate.Loader.Loader 中 protected virtual string[] ResultRowAliases { get { return null; } } ...

  6. leetcode 100. Same Tree

    Given two binary trees, write a function to check if they are equal or not. Two binary trees are con ...

  7. Android学习笔记(十九)——内容提供器

    //此系列博文是<第一行Android代码>的学习笔记,如有错漏,欢迎指正! 内容提供器(Content Provider)主要用于在不同的应用程序之间实现数据共享的功能,它提供了一套完整 ...

  8. ES6中Arguments和Parameters用法解析

    原文链接 译文 ECMAScript 6 (也称 ECMAScript 2015) 是ECMAScript 标准的最新版本,显著地完善了JS中参数的处理方式.除了其它新特性外,我们还可以使用rest参 ...

  9. cocos2d内存管理

    设想如下场景, 这是一个典型的内存合理分配的场景: 在一帧内, 有若干个函数, 每个函数都会创建一系列的精灵, 每个精灵都不同, 都会占用一定的内存, 精灵的总数可能会有1000个, 而一个函数只会创 ...

  10. 解压版MySQL安装说明

    一.复制my.ini到MySQL解压的目录 例如:E:\MySQL 二.修改my.ini第39~40行 basedir = "E:\\MySQL" datadir = " ...