01 youtube官網網頁版優化差分析樣本量要求(在進行列聯分析中樣本量有哪些要求)

方差分析的樣本量一般給多少合適？

t檢驗：在驗證總體分布是否為正態分布時，少量樣本（一般在生物實驗中認為3個樣本足夠，這是大部分做生物的人給出的樣本量最小值）說服力不夠（雖然大多數人都這么做。。所以有句話叫做現在的生物學論文中80%的假設檢驗問題都是錯的），問過研究數理統計的老師，為了避免在T檢驗的樣本量問題上被人argue，建議在小于10個樣本量的情況下，盡可能使用置換檢驗的方法，即研究數理統計的老師給出的t檢驗樣本量最小值為10。

方差分析：根據t檢驗的結論推斷，在需要驗證總體分布的情況下，少量樣本說服力很低，所以在較為保險的情況下，建議使用10個樣本量作為最少需要的樣本（雖然建議用10個，但是還是要根據投稿的期刊選擇假設檢驗的樣本量，如果前人都用3個那就用3個吧。。。）。

綜上所述，最少樣本量分為兩種情況：

大多數做生物的人認可的3個樣本量

做統計學的人認可的10個樣本量

歡迎交流

方差分析或T檢驗中每組最少需要多少個樣本量？5個？

試驗涉及的內容不同，最小樣本量的要求不同

一般最小樣本量應不少于10個

僅供參考，呵呵

生存分析最小樣本量有要求嗎

生存分析最小樣本量有要求

最低樣本量的確定以一定誤差和置信水平下的最小樣本數量表為主要依據

最小的樣本量要求為分析中的任一單元格期望頻數大于5

允許誤差越小，所需樣本量越大

當允許誤差小于3時，再提高精度，所需樣本量成倍增加

進行列聯表分析時，對樣本量的要求是什么？

列聯分析對樣本量的要求如下：

當我們研究兩個屬性變量之間是否有聯系時，便需用到列聯表。所謂的列聯表即由兩個以上的變量交叉分類的頻數分布表。

列聯表又稱交互分類表，所謂交互分類，是指同時依據兩個變量的值，將所研究的個案分類。交互分類的目的是將兩變量分組，然后比較各組的分布狀況，以尋找變量間的關系。

這里是按兩個變量交叉分類的，該列聯表稱為兩維列聯表，若按3個變量交叉分類，所得的列聯表稱為3維列聯表，依次類推。

3維及以上的列聯表通常稱為“多維列聯表”或“高維列聯表”，而一維列聯表就是頻數分布表。

因此，列聯表分析主要包括兩個基本任務：一是根據收集的樣本數據，產生二維或多維交叉列聯表；二是在交叉列聯表的基礎上，對兩個變量間是否存在相關性進行檢驗。

要獲得變量之間的相關性，僅僅靠描述性統計的數據是不夠的，還需要借助一些表示變量間相關程度的統計量和一些非參數檢驗的方法。

通常情況下，通過問卷調查或統計資料獲得屬性變量的信息，在整理問卷或統計資料獲得列聯表數據之后，我們將會通過統計假設檢驗兩個屬性變量是否具有獨立性，進而進行列聯表分析

在進行列聯分析中樣本量有哪些要求

要求在進行列聯表檢驗的過程中樣本量應足夠大

且每個交叉分類的期望頻數不能偏小,否則檢驗可能會得出錯誤的結論

做差異分析的時候如果兩個組樣本量差太多,會有影響嗎？

影響是肯定有的，兩組樣本量一致，誤差會更小。不一致的話，軟件分析肯定會出結果，但有沒有意義。

1、差距分析是戰略分析方法之一。對企業制定的目標與企業預期可取得的結果進行比較，或者對企業制定的目標與企業實際取得的結果進行比較，分析兩者之間是否存在差距。若存在差距，進一步分析造成差距的原因并制定措施（如改變目標、改變戰略等）減少或消除差距。

差異化分析的作用：

（1）差異分析指標可反映現象分布或發展的均衡性、穩定性和節奏性。一般來說，某現象所表現出來的差異越小，說明該現象分布或發展得越均衡；否則，該現象分布或發展得越不均衡。

（2）差異分析指標可說明平均指標的代表性大小。用平均指標來代表某種現象的一般水平時，其代表性的大小與總體各單位標志值的差異程度有直接關系。一般說來，某一總體內部的差異越小，其平均數的代表性就越大；反之，其平均數的代表性就越小。因此，在研究平均數的代表性時，差異分析就顯得非常重要了。

（3）差異分析指標可以用來評價兩個總體或兩個個體之間的差距程度，以說明工作的好壞。

（4）差異分析指標是科學地進行抽樣推斷、統計預測應考慮的重要因素。

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