1樓：匿名使用者
兩組樣本間差異無統計學意義，或者說差異不顯著
2樓：統計作坊
醫學統計的檢驗是對總體來下結論的。樓上說的不對
應該說兩樣本所代表的總體之間的差異不具有統計學意義！
比如：兩個城市18歲組女孩身高的差異比較,p>0.05：可以說尚不能認為兩個城市的女孩身高有差異。
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3樓：stop華崽
畢竟統計推斷是用樣本推斷總體的，書本上也是總體均數
無統計學意義，但是有的練習題也選擇 了樣本均數無統計學意義的。
其實是一個意思，t值是根據樣本得到的，如果得到的t值顯著，就說明對應的總體引數顯著，只是用樣本來估計總體的引數是否顯著，如果樣本顯著，那麼我們可以在那個置信水平下認為總體也是顯著的。
t檢驗，p>0.05時差異無統計學意義，是指總體的還是樣本的
4樓：匿名使用者
是指樣本所在的總體，t檢驗屬於推斷性統計，推斷性統計均是判斷樣本所在的總體，如果總體資料已知的情況下，就不需要進行推斷性統計了，進行描述性統計就能說明問題。
兩樣本均屬比較的t檢驗,差別無統計學意義,p越小,說明什麼
5樓：匿名使用者
p就是犯第一類錯誤的概率，即原假設為真，被拒絕的概率，一般控制其小於0.05
因為在醫學中，我們寧可犯第一類錯誤，即原假設為真，被拒絕的概率，也不能容忍接收一個錯誤的假設
醫學統計學 兩樣本t檢驗
統計學上為什麼p值大於0.05我們可認為該組資料是符合正態分佈？
6樓：匿名使用者
是的。大於0.05表示無差異，小於0.05表示有差異。大於0.05表明與正態分佈無差異，故符合正態分佈。
由於「小概率事件」和假設檢驗的基本思想 「小概率事件」通常指發生的概率小於5%的事件，認為在一次試驗中該事件是幾乎不可能發生的。
由此可見x落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小於千分之三，在實際問題中常認為相應的事件是不會發生的，基本上可以把區間（μ-3σ,μ+3σ）看作是隨機變數x實際可能的取值區間，這稱之為正態分佈的「3σ」原則。
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
7樓：匿名使用者
簡單講一般可以這樣理解：統計學裡在差異性的比較中，大於0.05表示無差異，小於0.05表示有差異。大於0.05表明與正態分佈無差異，故符合正態分佈。
p值不代表顯著不顯著，只是代表我們下錯誤結論的機率。
8樓：千影水妖
不知道。。。等高人指點下。。學習ing
醫學統計學中的P值和X的平方，醫學統計學中的P值和X的平方
親，統計不是給幾個資料就能算的，首先要看你分析的目的是什麼，是看差異性比較，還是相關性分析，又或者影響性分析。再者統計不是你給這幾個數就能分析的。看你的資料量在6萬組資料左右，分析是要整個資料庫的。x x1 x2 xn n 就是用直接法求算術均數再平方 p l n x f i f 內為右下角標 這下...
請教統計學達人,兩組資料樣本量相差較大,結果是否可靠
可以使用spss軟體 或其他統計軟體 的crosstabs進行分析,採用其列出的fisher精確檢驗的結果就可以了,結果是肯定可靠的。但是,由於另一組只有9例,這有可能會降低卡方檢驗的檢驗效能。請教統計學達人,兩組資料樣本量相差較大,結果是否可 可以使用spss軟體 或其他統計軟體 的crossta...
醫學統計學秩和檢驗中比較z值有意義嗎
一般不可以,只有樣本較大 通常大於50個 時才用z檢驗,這時候的z檢驗有意義。正態分佈中的z值代表什麼意義 z代表隨機變數經過列維 林德伯格中心極限定理的變形後,服從標準正態分佈 0,1 並且z為該標準正態分佈下的新變數。z在數量上表示該新變數為該標準正態分佈下標準差 1的倍數。z越小即越趨近 說明...