独立样本卡方检验、配对样本卡方检验、独立性检验三者有什么异同(

独立样本卡方检验、配对样本卡方检验、独立性检验三者有什么异同(

R绘图:生物学常用统计t检验?？
【分类】 单总T检验（单独样本t检验）🎿🐐|🤿，双总T检验（独立样本T检验🦉🐍——_🎄，分为配对样本T检验和非配对样本t检验）在进行t 检验之前🦖-🧨，应该对数据进行正态性检验以及方差齐性检验🎀🌈|🙄☺️。例1*🐑|🤒：某鱼塘水的含氧量多年平均值为4.5mg/L,现在该鱼塘设10点采集水样🪅🌸——_🌧🐐，测定水中含氧量（单位🌲——♣：mg/L）分别为🐆-🦆：4.33,等我继续说🐼——-😏🐯。
卡方检验主要是为了检测观察值和理论值之间是否存在显著性差异🐟——🐈，其主要应用场景是非参数假设检验🌵——🛷🎣。卡方检验可以分为拟合优度检验🏸🐫——😋🤖、独立性检验和等级相关性检验三种类型🌦🌺-🧶。t检验和方差分析是用于对比两组或多组样本均值是否有显著性差异的方法🦧🦠——|😜🌷，是参数检验的一种方法😞_🎖。t检验和方差分析与卡方检验虽然都属于统计说完了🀄_-🌖🐟。
卡方检验中适合性检验和独立性检验区别?？
卡方适合性检验🐒😘-_🙊🤖，检验的是某一类分类资料所在总体的分布是否符合某个假设或理论的分布😖🐀_|🐸；独立性检验则是检验不同处理中🌲🍄|_🙂，不同类型的概率分布是否有区别🦙-🐨😯，也就是说类别与处理是否独立无关*-🐲🐒。
假设我们用 表示总体中仅属于性别A的概率🎀_🏐， 代表仅属于色盲的概率🦕🤫——-🎄， 则是两者同时存在的概率🌦🤮-_🦏。卡方检验就是基于这些概率来评估独立假设的合理性😾|🤫。卡方检验的原理</ 原假设是“性别与色盲独立”🥅☀️——😯😐，即🤢🦓——☀️😍：😯_-🐭，在原假设下🐈‍⬛_🦍🎟，我们通过极大似然估计（MLE）来计算各个参数🐋_🙊🐵，例如第一行中仅A的男性比例（）和到此结束了？🤣🎆——🐌🌥。
什么是t检验?？
T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率🎿_🌼，从而比较两个平均数的差异是否显著🦖__🐀🌾。它与f检验*_|⚡️🐅、卡方检验并列🪆🦭|🐉🐱。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的🍃🐅-_🪳🦋，并于1908年在Biometrika上公布🦕|——⛈。t检验的前提💮——🦤：1🏑😋|-🐿、来自正态分布总体🎁🐺——|🐪🐥；2🦌🐤_-🐱、随机样本🐍🎄——🎴😳；3🦅_🥀、均数比较时🔮——🦒，要求两样本总体方差相等😢🌴|😳🐲，即具有方差齐性到此结束了？😱🦢——🕸🐽。
t-test的种类繁多🎴——-🤒，如关联样本t-test（适用于前后对照或配对样本）和独立样本t-test（不同群体的比较）⛈|_😀。关联样本t-test包含同质性检验🐍🪳|🐣🌛，比如在化肥实验中😡——🐿，Prism可以帮助我们分析结果（如p=0.015）🍀🎐——_🍄，并以直观的均值图展示治疗后的效果显著性🙂——😷。对于单样本t-test🐐🦒|🐄，自由度由样本数量减一决定😹😙——-🙃，而在双样本是什么🎇*——😪。
p value 单组数据?？
Paired-Samples T Test过程🦗|🦘：进行检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体🙃🌱-🦫，即配对T检验😄🐸|🦖。One-Way ANOVA过程🤪🌱_🌲：用于检验几个(三个或三个以上)不相关的组是否来自相同均值的总体👽-_⛈，即一元方差分析🎋——😄，也称单因素方差分析🐇🐭——-🌺，还可进行随后的两两比较🙃🎊|-🐐👻。问😘|☄️：在比较两组数据的率是否相同时🦟_😵，二项分布和卡方检验有什么不同？
结果可能会不准确或者出现误导🌸-🦡🐈。根据卡方检验的规则😁🦫|-🦕🐯，卡方检验的前提是数据必须是分类的🎴😢-🌼，如果spss用独立性检验的问题用了卡方检验🦧——🦍，那么结果可能会不准确或者出现误导🥊||🐊。

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