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📊 实证分析常用统计检验大全|科研党必备干货 搞科研写论文总被统计检验难住? 一篇笔记帮你汇总常用方法+SPSS操作! 赶紧码住,数据分析不再头秃👇 🔍 基础参数检验篇 1. T检验 ▫用途:比较两组均值差异 ▫类型: ✅ 单样本T检验:样本vs总体均值 ✅ 独立样本T检验:两组独立数据(如AB测试) ✅ 配对样本T检验:同一组前后测量 ▫结果解读:看p值<0.05即显著,t值越大差异越明显 2. 方差分析(ANOVA) ▫用途:比较多组均值差异 ▫类型: ✅ 单因素:1个因素多组比较(如不同教学方法效果) ✅ 双因素:2个因素+交互作用(如教学方法×学习时长) ▫结果解读: p<0.05→至少有一组差异显著 F值越大→组间差异越明显 📈 非参数检验篇 (当数据不满足正态分布时使用) 1. 曼惠特尼U检验 → 替代独立样本T检验 2. 威尔科克森检验 → 替代配对样本T检验 3. 克鲁斯卡尔沃利斯检验 → 替代单因素方差分析 🧩 分类数据检验篇 卡方检验 ▫用途:分析分类变量关系 ▫类型: ✅ 独立性检验:如性别与购物偏好是否有关 ✅ 拟合优度检验:如实际分布与理论分布是否一致 ▫结果解读: p<0.05→变量显著相关 卡方值越大→实际与期望差异越大 ⚙ 检验流程指南 正确顺序: 1⃣ 前提检验 ▪正态性检验(K-S/S-W检验) ▪方差齐性检验(Levene/F检验) 2⃣ 选择主检验 ▪满足条件→参数检验(T检验/ANOVA) ▪不满足→非参数检验 3⃣ 事后检验 ▪ANOVA显著后,用Tukey检验找具体差异组 💻 SPSS实操速查 检验类型操作路径 正态性检验 分析→描述统计→探索 T检验 分析→比较均值→选择对应T检验 方差分析 分析→比较均值→单因素/一般线性模型 卡方检验 分析→描述统计→交叉表 相关性 分析→相关→双变量 💡 注意事项 ▪样本量<30优先考虑非参数检验 ▪方差分析前务必做方差齐性检验 ▪分类数据样本量需≥5,否则用Fisher精确检验 ▪回归分析后记得做多重共线性检验(VIF<10) ✨ 总结:统计检验就像工具包,用对场景才能出结果!建议按“正态性→方差齐性→主检验→事后分析”流程操作,避免踩坑~ 需要特别说明某个检验或提供具体案例解读可以告诉我哦~#干货 #论文 #论文写作
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