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t 检验,主要用于样本含量较小(例如 n 0.10 表述数据呈正态分布) 8.结果解析 如下图所示,Shapiro-Wilk 法:数据表现出的 P 值,Kolmogorov-Smirnov 法:数据表现出的 P 值。 (正态分布检验:P > 0.10 表述数据呈正态分布) 9.配对 t 检验是建议采用单一研究对象前后值连线的图形表达,但如果数据太多,则不适合用图形表达,选择页面左侧 Graphs 的附属选项 Data 1,再选择所需图形样式,最后点击点击确认。 10.点击菜单栏中 change 模块中的第一行第一个图标 ,可根据需求切换图形类型,单击此处,可更改纵坐标注释,横坐标同理。 三、操作流程-成组 t 检验 1.配对 t 检验与成组 t 检验选择使用不同的数据分析方式,选择使用不同的数据分析方式前面的步骤两者相同,点击左侧目录书树中 Results 项,弹出右侧方框,点击 Column analyses 项,选择其附属选项 t tests(and nonparametric tests),点击确认。 2.全部选默认第一个选项,最后点击确认。 3.数据解析检验方差性检验 (齐与不齐);P > 0.10:表述方差齐。 4.数据解析。若方差不齐:P < 0.10:表述方差不齐,则进行数据校正;点击表格顶端 t test,弹出右侧窗口,默认选项,非配对;默认选项,参数检验;选择第二项, welch 校正;最后点击确认,重新得出 P 值。 5.查看结果。选择页面左侧 Graphs 的附属选项 Data 1;选择所需图形样式;最后点击确认。 6.结果图。点击菜单栏中 change 模块中的第一行第一个图标 ,可根据需求切换图形类型。 |
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