生物統計中的t檢驗中的s是什麼

『壹』 獨立樣本T檢驗中的S D怎麼看

用手倒拿著，用眼睛看。獨立樣本T檢驗中的S和D的值在離心機列印出的報告中展示，S和D的值是反向列印的，報告列印出來之後，需要倒拿著看。

『貳』 我想知道表列表格中的字母代表什麼意思，應該和統計學相關…N代表數量，sd是標准差，但是S、P、T

這個控制組對照組的是比較均值的獨立樣本t檢驗。P是顯著性檢驗的概率，t是2樣本均值相減得到的t分布值

『叄』 數學符號中的S是什麼意思跟概率有關的

概率論中數理統計一塊里S代表樣本的標准差，S^2是樣本的方差。

『肆』 統計學中LSD是什麼意思 Tamhan's又是什麼意思呢

LSD是統計中方差分析後的比較分析，即t檢驗（成對平均差分檢驗）。經方差分析，如果三所學校之間存在差異，則可利用LSD進一步了解兩所學校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法，容易導致無顯著差異。作為一個顯著的區別。

Tamhan』s也是一種方差分析後的時間比較方法。只有在樣本方差不同的情況下才有可能進行這種檢驗，這種方法不需要進行數據轉換的直接檢驗。

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方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：

1、實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

2、隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。

另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。

MSb/MSw比值構成F分布。用F值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體。

『伍』 統計、概率、計量中的S指什麼經常和e，還有t檢驗一起出現。

S^2是樣本方差
S^2=1/(n-1)* ∑(xi-x拔)^2

『陸』 誰能簡單的講下統計學 中的t值， f值， p 值的含義分別是什麼

1、t值是t檢驗的統計量值，t檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。 t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

2、F值是F檢驗的統計量值 。F檢驗是一種在零假設（null hypothesis, H0）之下，統計值服從F-分布的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個參數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分參數是否適合用來估計母體。

3、P值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 為有統計學差異， P<0.01 為有顯著統計學差異，P<0.001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.01、0.001。

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F值和t值是F檢驗和t檢驗的統計量值,與它們相對應的概率分布,就是F分布和t分布。

統計顯著性是出現目前樣本這結果的機率。P值代表結果的可信程度,P越大,就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率，如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

『柒』 概率統計中S是什麼意思如何算得

是標准差（Standard Deviation） ，中文環境中又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組數據，標准差未必相同。

公式：

1、如是總體（即估算總體方差），根號內除以n（對應excel函數：STDEVP）；

2、如是抽樣（即估算樣本方差），根號內除以（n-1）（對應excel函數：STDEV）；

3、因為我們大量接觸的是樣本，所以普遍使用根號內除以（n-1）。

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標准差和離散度關系：

標准差是反映一組數據離散程度最常用的一種量化形式，是表示精確度的重要指標。說起標准差首先得搞清楚它出現的目的。我們使用方法去檢測它，但檢測方法總是有誤差的，所以檢測值並不是其真實值。

檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。但是真實值是多少，不得而知。因此怎樣量化檢測方法的准確性就成了難題。這也是臨床工作質控的目的：保證每批實驗結果的准確可靠。

雖然樣本的真實值是不可能知道的，但是每個樣本總是會有一個真實值的，不管它究竟是多少。可以想像，一個好的檢測方法，其檢測值應該很緊密的分散在真實值周圍。

如果不緊密，與真實值的距離就會大，准確性當然也就不好了，不可能想像離散度大的方法，會測出准確的結果。因此，離散度是評價方法的好壞的最重要也是最基本的指標。

一組數據怎樣去評價和量化它的離散度，有很多種方法：

極差

最直接也是最簡單的方法，即最大值－最小值（也就是極差）來評價一組數據的離散度。這一方法在日常生活中最為常見，比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用。

離均差平方和

由於誤差的不可控性，因此只由兩個數據來評判一組數據是不科學的。所以人們在要求更高的領域不使用極差來評判。其實，離散度就是數據偏離平均值的程度。因此將數據與均值之差（我們叫它離均差）加起來就能反映出一個准確的離散程度。和越大離散度也就越大。

但是由於偶然誤差是成正態分布的，離均差有正有負，對於大樣本離均差的代數和為零的。

為了避免正負問題，在數學有上有兩種方法：一種是取絕對值，也就是常說的離均差絕對值之和。而為了避免符號問題，數學上最常用的是另一種方法－－平方，這樣就都成了非負數。因此，離均差的平方和成了評價離散度一個指標。

方差

由於離均差的平方和與樣本個數有關，只能反映相同樣本的離散度，而實際工作中做比較很難做到相同的樣本，因此為了消除樣本個數的影響，增加可比性，將離均差的平方和求平均值，這就是我們所說的方差成了評價離散度的較好指標。

樣本量越大越能反映真實的情況，而算術平均值卻完全忽略了這個問題，對此統計學上早有考慮，在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1），它的意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

標准差意義

由於方差是數據的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標准差。

在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。

變異系數

標准差能很客觀准確的反映一組數據的離散程度，但是對於不同的項目，或同一項目不同的樣本，標准差就缺乏可比性了，因此對於方法學評價來說又引入了變異系數CV。

一組數據的平均值及標准差常常同時做為參考的依據。在直覺上，如果數值的中心以平均值來考慮，則標准差為統計分布之一「自然」的測量。

『捌』 統計學中 Z檢驗 和t檢驗的區別

概念區別：T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。Z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標准正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。
區別一：z檢驗適用於變數符合z分布的情況，而t檢驗適用於變數符合t分布的情況；
區別二：t分布是z分布的小樣本分布，即當總體符合z分布時，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對於符合t分布的變數，當樣本量增大時，變數數據逐漸向z分布趨近；
區別三：z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分布逐漸逼近z分布的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。SPSS裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模塊。

注意：
①t檢驗是對各回歸系數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分布的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分布的總體的期望是否相等） 未知，一般檢驗用t檢驗。

②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標准正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標准差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。

『玖』 概率論及數理統計 t檢驗中的s怎麼求出

(X-)代表樣本均值

S^2代表樣本方差
S^2=[∑(i=1,2,..,n)(Xi-(X-))^2]/(n-1)
=[(∑(i=1,2,..,n)Xi^2)-n(X-)^2]/(n-1)

S代表樣本標准差
S=√S^2

比如這組數據
452，459，470，475，443，464，463，467，465
(X-)=(452+459+479+475+443+464+463+467+465)/9
=462
S^2=[(∑(i=1,2,..,9)Xi^2)-9(X-)^2]/8
=(452^2+459^2+470^2+475^2+443^2+464^2+463^2+467^2+465^2-9*462^2)/8
=92.75
S=√S^2=9.6307