样本独立性检验步骤举例

样本独立性检验是用来检验两个变量之间是否存在独立性的统计学方法。以下是一个基本的样本独立性检验步骤举例：

1. 提出假设：假设两个变量之间没有独立性，即它们是相关的。

2. 确定显著性水平：通常情况下，我们选择 0.05 作为显著性水平。

3. 收集数据：从两组不同的样本中收集数据，并记录每个样本的数据。

4. 计算期望频率：计算出每个分类的期望频率，即在假设两个变量独立的情况下，每个分类中的频率。

5. 计算卡方值：计算出卡方值，即观察频率与期望频率之间的差异。

6. 查找临界值：根据样本量和显著性水平查找卡方分布表中的临界值。

7. 比较卡方值和临界值：比较计算出来的卡方值和临界值。如果卡方值大于临界值，则拒绝原假设，即认为两个变量之间存在相关性。

8. 得出结论：根据比较结果得出结论，并解释其意义。

相关问题

python 样本独立性检验

样本独立性检验是用于检验两个样本是否独立的方法。在Python中，可以使用ttest_ind函数进行独立样本t检验来进行样本独立性检验。具体步骤如下：

1.导入需要的库和数据

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 读取源数据
X = np.load(r"X_epilepsy_data_16.npy", allow_pickle=True)
y = np.load(r"label_y.npy", allow_pickle=True)

2.将数据恢复原形状

# 特征恢复原形状
x = []
for i in X:
    x.append(i.reshape(16,29))
x = np.array(x)

3.进行独立样本t检验

# 读取两种的下标
e = np.where(y=='epilepsy')[0].tolist()
en = np.where(y=='no_epilepsy')[0].tolist()

# 进行独立样本t检验
tt = stats.ttest_ind(x[e][:10000, :, 0], x[en][:10000, :, 0])
print(tt.pvalue)

其中，ttest_ind函数的最后一个参数为判断两个样本的方差是否相同，如果不同，设为False进行独立样本t检验。如果得到的p值小于0.05，则拒绝原假设，即认为两个样本不独立。

spss独立样本t检验步骤

SPSS独立样本t检验的步骤如下：

1. 首先，将数据导入SPSS软件中。

2. 在SPSS软件中，选择"分析"菜单，然后选择"比较均值"，再选择"独立样本t检验"。

3. 在弹出的对话框中，将需要比较的两组数据选择并移动到"因子"框和"依赖变量"框中。

4. 在"选项"标签页中，可以选择是否进行方差齐性检验，以及是否计算置信区间等。

5. 点击"确定"按钮，SPSS将自动进行独立样本t检验，并输出结果。

需要注意的是，独立样本t检验是用于比较两个相互独立的样本的均值是否存在显著差异。其零假设是两个样本的均值不存在显著性差异。\[3\]根据你提供的引用\[1\]的分析结果，可以看出两组的平均差是1.789，在置信区间内，同时sig值为0.153>0.05，因此不应该拒绝原假设，即两种饲料使用后的钙存量无显著差异。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [spss分析方法-成对样本t检验、独立样本t检验](https://blog.csdn.net/m0_62410163/article/details/130484236)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【SPSS】两独立样本T检验分析详细操作教程（附案例实战）](https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/128932429)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SPSS之双独立样本的T检验](https://blog.csdn.net/qq_51843109/article/details/123612791)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]