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t分布是正态分布。比较复杂，不便仔细证明给你看。配对t检验：在实验中，把研究对象按某些特征或条件配成对子，一般有同源配对，自身比较等。这时所得两个样本，并不要求相互独立。这样比较有利于减少其它因素影响，更好地揭露本质。对于配对设计条件下，欲检验两种处理在效应上有否显著性差异。我们先假设...
正态分布和t分布是两个与统计学紧密相关的概念，都是用来描述概率分布的。正态分布是一种常见的连续概率分布，又称为高斯分布，是以自然界中的很多事件为基础的一种模型。正态分布具有对称性，在一个区间内的概率密度函数值与该区间对称。t分布则是一种用来估计总体均值的分布，也称为Student分布。t分...
而t分布则是一种概率分布，它描述了当样本大小较小且总体方差未知时，样本均数的分布情况。t分布与正态分布类似，但在形状上有所差异，随着自由度的增大，t分布逐渐逼近正态分布。通过t分布，我们可以计算出特定的p值，用于判断样本均数的差异是否具有统计学意义。因此，可以说t分布和t检验之间存在着密切...
在医学统计学中，t检验是评估两个独立样本均值差异是否显著的重要工具。首先，我们需要明确研究问题和假设，通常包括零假设和备择假设。零假设意味着两组数据的均值没有显著差异，而备择假设则假设两组数据的均值存在显著差异。接下来，我们需要收集两组相互独立的样本数据，确保样本数据的选取具有代表性。这...
t检验和p检验是统计学中常用的两种假设检验方法。t检验是一种用于比较小样本均值与某个已知值或两个独立小样本均值之间差异的显著性检验方法。它基于t分布理论，通过计算t值并查找对应的临界值或p值来判断原假设是否成立。具体来说，当我们想要检验一个样本的均值是否与某个特定的值（如总体均值）相等，...
