两样本配对T检验:修订间差异

来自决策链云智库
无编辑摘要
无编辑摘要
第5行: 第5行:
|simpleicon=Paired Samples T_test_Pure.svg
|simpleicon=Paired Samples T_test_Pure.svg
|developer=Dev.Team-DPS
|developer=Dev.Team-DPS
|productionstate=PC可用
|productionstate={{图标文件|Win}} / {{图标文件|W10}} Win10及以上可用
|productionstatedesc=在[[DecisionLinnc | V1.0]]部署
|productionstatedesc=在[[Update:DecisionLinnc 1.0.0.8|V1.0]]部署
|nodeenglishname=[[Has english name::Paired Samples T_test]]
|nodeenglishname=[[Has english name::Paired Samples T_test]]
|abbreviation=[[Has abbreviation::PT_Test]]
|abbreviation=[[Has abbreviation::PaSamTt]]
|funcmaincategory=数据分析
|funcmaincategory=数据分析
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::参数检验]]
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::参数检验]]
|nodecategory=数据挖掘
|nodecategory=数据挖掘
|nodeinterpretor=R
|nodeinterpretor=R
|nodeshortdescription=<p>两样本配对T检验是利用来自两个配对的总体,推断这两个配对总体的均值是否存在显著差异。检验的前提条件是两配对样本的样本数量相等,样本来自的两个总体应该服从正态分布。</p><p>用途:用于比较两个相关样本或配对观察值的均值是否存在显著差异。这种检验通常用于比较同一组实验对象在不同条件下或在不同时间点上的表现。</p><p>参数:选择一个分组变量和连续型数值变量</p>
|nodeshortdescription=<p>两样本配对T检验是利用来自两个配对的总体,推断这两个配对总体的均值是否存在显著差异。检验的前提条件是两配对样本的样本数量相等,样本来自的两个总体应该服从正态分布。</p><p>用途:用于比较两个相关样本或配对观察值的均值是否存在显著差异。这种检验通常用于比较同一组实验对象在不同条件下或在不同时间点上的表现。</p><p>参数:选择一个分组变量和连续型数值变量。</p>
|nodeinputnumber=4
|nodeinputnumber=4
|nodeoutputnumber=3
|nodeoutputnumber=3
第19行: 第19行:
|nodeifswitchsupport=否
|nodeifswitchsupport=否
|nodeavailableplotlist=SplittingNephelogram
|nodeavailableplotlist=SplittingNephelogram
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream
|nodeavailabletablelist=t-Value;df;P-Value;CI;Mean;SE
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text
|nodeconfiguration=VariableList;DropMenu;Text
|nodeinputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeinputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ➤;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/两样本配对T检验
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/两样本配对T检验
|previousnode=[[两独立样本T检验]]
|previousnode=[[两独立样本T检验]]
|nextnode=[[KM生存曲线]]
|nextnode=[[Friedman检验]]
}}
}}



2024年1月18日 (四) 17:37的版本

Paired Samples T test.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
V1.0部署
两样本配对T检验Paired Samples T test.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名两样本配对T检验
功能主类别数据分析
英文缩写两样本配对T检验
功能亚类别参数检验
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

两样本配对T检验是利用来自两个配对的总体,推断这两个配对总体的均值是否存在显著差异。检验的前提条件是两配对样本的样本数量相等,样本来自的两个总体应该服从正态分布。

用途:用于比较两个相关样本或配对观察值的均值是否存在显著差异。这种检验通常用于比较同一组实验对象在不同条件下或在不同时间点上的表现。

参数:选择一个分组变量和连续型数值变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口3个
Loop-支持循环
If/Switch-支持逻辑判断
输入输出
可生成图片类型(推荐)
可生成数据表类型(推荐)
相关节点
上一节点两独立样本T检验
下一节点Friedman检验




查找其他类别的节点,请参考以下列表