0.01级别(双尾)相关性显著是什么意思
时间: 2024-08-17 12:03:26 浏览: 81
当我们在统计学中提到0.01级别(双尾)的相关性显著,通常是指通过假设检验得出的结果,即样本之间的相关系数(如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关)非常接近于零,但其p值小于0.01的一般显著性阈值。这意味着我们有极小的概率(通常认为小于5%或1%)看到这样的关联仅仅是由于随机波动,因此推断这种关联并非偶然,而是真实的正相关或负相关。在实际应用中,如果结论达到这个水平的显著性,我们会说两个变量之间存在强且有统计意义的关系。
相关问题
双尾显著性检验matlab
在Matlab中进行双尾显著性检验可以使用Bootnhst函数。该函数通过自举零假设显著性检验来计算p值,并可用于比较单向布局设计中的2个或更多(独立)样本。该函数在零假设下重新采样,使用bootstrap方法来评估分布中实际模式的可能数量。
另外,根据引用的表格可知,t(0.05,2.18)=2.101,t(0.01,2.18)=2.878。按照t检验的步骤,可以利用这些临界值来进行双尾显著性检验并得出结论。
对于引用中提到的两组品酒师对红酒和白酒的平均显著性T检验值1.7539和1.1641,可以根据具体问题和设定的显著性水平,结合Bootnhst函数的输出结果来判断是否存在显著差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MATLAB源码】实现偏差估算](https://download.csdn.net/download/weixin_38807663/87371486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [用matlab实现假设性检验T检验(葡萄酒评价)](https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/106746987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
假设检验是什么,具体如何操作,详细一点,单尾和双尾是什么意思,怎么拒绝零假设
假设检验是一种统计学方法,用于评估样本数据与总体数据之间的差异。它的目的是确定样本数据是否足以支持对总体数据的某个假设的结论。通常情况下,假设检验主要分为以下几个步骤:
1. 建立假设:根据问题的需求和已知的数据,建立一个关于总体或总体参数的假设(零假设 H0 和备择假设 Ha)。
2. 确定显著性水平:根据实际应用中的要求,确定假设检验的显著性水平 α。
3. 计算检验统计量:利用样本数据计算检验统计量,例如 Z 值、T 值、F 值等等。
4. 确定拒绝域:根据显著性水平和检验统计量的分布,确定拒绝域。
5. 得出结论:利用样本数据和检验统计量,根据拒绝域的判定,得出对假设的结论。
单尾和双尾是指假设的方向。在单尾假设中,我们只关注某一方向的偏差,例如总体均值是否大于等于某个值或小于等于某个值;而在双尾假设中,我们关注两个方向的偏差,例如总体均值是否等于某个值。在进行假设检验时,我们会根据问题的需求和实际情况选择单尾或双尾检验。
在拒绝零假设时,我们需要根据拒绝域的判定来进行决策。如果检验统计量的值在拒绝域内,那么我们就拒绝零假设,认为样本数据与零假设不符;如果检验统计量的值在拒绝域外,那么我们就接受零假设,认为样本数据与零假设没有显著差异。