单独立样本t检验效应量单效应量应该怎么计算

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-24 18:27 标签： t检验怎么计算效应量
单样本t检验中的各数据值解释_百度知道
单样本t检验中的各数据值解释
像t，df，sig等等，都代表什么意思？数值是大好，还是小好？？求解答，谢谢啦
我有更好的答案
t的值 是表示一个参数值，t的大小是否有意义，主要要根据sig的大小来判断df是自由度，在数据分析中没有实际意义，可以不去考虑。所以主要看sig 的值，这个值一般是与0.05进行比较，如果sig＞0.05，说明你的单样本t检验差异不显著。如果sig＜0.05，则说明你的单样本t检验 差异显著。
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单样本t检验,得出t值,如何求p值?
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数据为:100,100,100,99,99,99,99,99,
假设为: h0:mu=100 vs h1:mu不等于100
由于在EXCEL里面找不到单样本t检验的公式,我作了如下处理:
t-value=(AVERAGE(A1:A8)-100)/stdev(A1:A8)*sqrt(count(A1:A8))=-3.41
得到t值以后,想问怎么求p值?
或者说,有没有函数或者工具可以直接得到我要的p值?
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查t分布界值表就行了
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Excel的TTEST函数只能做二样本t检验 其实 如果想用Excel做单样本t检验 先造一组全是原假设均值的样本 样本量弄成跟你的样本量一样 然后直接选普通二样本t检验 TYPE选3（假设异方差）就行了
原理很简单：样本量相同的情况下 如果两个样本中一个的方差为零 则二样本异方差t检验和单样本t检验统计量完全一致
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分母未开方 6....分母开方 2.... d值 0. -0. -0. -0.d值绝对值 0....【图文】t检验与单方差分析_百度文库
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t检验与单方差分析
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你可能喜欢如何使用G*power计算统计检验力
软件准备：下载G*power软件（注意，不是宝马的Gpower):&;
知识准备：这里借用一下刘嘉老师曾经讲过的内容（记得不对请指正），在假设检验中，统计模型既定的情况下，有四个参数：alpha值，效应量，样本量和统计检验力。当统计模型确定后（即使用的是t检验，ANOVA抑或是其他检验方法），后面四个参数知道其中三个可以计算出第四个。
假如我们想计算一个已有研究的统计检验力，根据上面的这个背景知识，计算效应量就得知道alpah值（一般是0.05）、样本量（这个很容易从文章中找出来）和效应量（effect
size）（这个可能需要稍微算一下）
打开G*power之后看到如下界面：
点击一下左下方的Determine，右侧弹出一个小窗口，变成如下界面：
上面界面中的数字表示如何一步步地点击各个按键来计算。
1 选择进行计算的类型，A
priori:.....这个是实验前计算样本量；Post hoc: ....
这个是计算一个已经完成研究的统计检验力。既然是对已经完成的研究来计算统计检验力，那么就选择Post Hoc；
family里，根据统计方法选择对应的选择，比如就选择t test，然后在Statisitcal
test里选择具体的检验方法：比如配对样本t检验。选择之后出现如下图的界面。
在determine里计算出目前这个研究的效应量。这里根据各个统计方法不同而提供了多种计算的方法。
输入计算效应量的信息（注意：t检验和ANOVA中输入的信息不相同），配对样本t检验中，可以differences 和group
parameters来计算，把相应的数字输入。
5 点Calculate，可以看到效应量
6 点Calculate and transfer to
main window，计算出来的效应量值就出现在主窗口的Effect size dz处。
7 输入样本量
点击主窗口的Calculate，就计算出了目前研究的统计检验力，在主窗口左下部分。
到这里，就完成了对个研究统计检验检验力的计算（顺便还计算了效应量）。
如果要预测自己下一个实验需要多少样本量，在第一步进需要选择&A priori:....
。由于Cohen大神早就说明，一个统计检验力为0.8及以上的研究才算比较高，所以一般就把power放在0.8。然后，输入其他参数（选定统计方法，输入alpha值，效应量）。最后计算出样本量。
需要指出的是，在方差分析中，每个效应（比如主效应，交互作用）都对应一个效应量，因为其实每个效应都是要单独算的。
PS：这个是土鳖自己的摸索，在国内科研环境下，似乎很少有实验前预先估计样本量的这个环节，所以以上均是理论的东西。自己曾经计算过一个实验主效应所需要的样本量，结果是4个被试就可以达到0.8的检验力。但是我也不敢依此只收集4个被试的数据，因为先前研究中的效应量可能是夸大的。所以，更有经验的人请不吝赐教！
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