定量研究中使用的数据分析方法。

话题:统计假设检验,统计,正态分布 页:16(4348字) 出版:2011年3月18日
定义:
定量方法是用于收集定量数据的研究技术——处理数字和任何可测量的信息,例如统计、表格和图表,通常用于展示这些方法的结果。定量研究方法最初是在自然科学中发展起来的,用于研究自然现象然而,定量方法的例子现在在社会科学和教育界广为接受。

参数方法和非参数方法之间的差异

参数法非参数
假设数据来自一种概率分布(它们不是无分布的)不依赖于假设数据来自给定概率分布的无分布方法可以推断分布参数非参数统计可以指其解释不依赖于拟合任何参数化分布的总体的统计(样本上的函数)。做更多的假设假设较少,其适用范围比相应的参数化方法更广。如果这些额外的假设是正确的,参数化方法可以产生更准确和精确的估计。但是,如果这些假设是错误的,参数化方法可能会非常误导。因此具有更大的统计能力非参数测试的威力较小。它们通常被认为不健壮它们更健壮

参数公式通常写起来更简单,计算速度更快参数化方法

参数化方法包括:;
t检验
z-检验
方差分析(ANOVA)
姆诺瓦
协方差分析(ANCOVA)

T检验
t检验评估两组的平均值是否存在统计学差异。无论何时,只要您想要比较两组的平均值,这种分析都是合适的,尤其适合于仅进行后测两组随机实验设计的分析。在假设检验中,当涉及小样本时,t检验用于检验均值之间的差异。(30新西兰元,大写)。对于较大的样本,使用z检验。描述

t检验(或学生t检验)表明两组测量值的独立性,因此用于检查两组测量值是否本质不同(通常证明了实验效果)。这样做的典型方法是使用无效假设,即两组度量的平均值相等。t检验假设:

正态分布(参数数据)
基本方差是相等的(如果不是,则使用韦尔奇检验),当存在随机分配且只有两组测量值可比较时,使用该检验。t检验有两种主要类型:
独立测量t检验:当样本不匹配时配对t检验:样本成对出现时(如前后)。单样本t检验将样本与已知数字进行比较,例如,将制造项目的测量值与所需标准进行比较。

t检验可以检验:
i) 如果样本来自具有已知均值和方差的正常人群。(单样本)ii)如果两个未知总体均值相同,则给出两个独立的随机样本。(两个未配对样本)iii)如果两个配对随机样本来自同一正常人群。(两个配对样本(配对差异))根据备选假设H1,任何假设测试都可以是单尾或双尾。考虑零假设,H0:M=3。

单尾检验是指H1的形式为m>3。双尾检验是指H1的形式为mü3。

平均值的单样本检验:大样本Z-检验

本节涵盖平均值的检验。它讨论了比例的检验。它假设样本很大

(n>30)

必须遵循以下步骤。
1.指定测试的显著性级别
2.选择一个测试。。。
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