独立样本T检验与Logistic间有什么关系
单独样本和独立样本区别？在SPSS里面单独样本T检验和独立样本T检验是不同的，我想问的是，单独样本和独立样本的区别究竟在哪里？单独样本T检验（One-Samples T Test）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较，独立样本T检验（Independent-Samples T Test)用于进行两样本均数的比较。 对于待检测样本，如果只有一组样本，通常就叫one sample test，这是与总体比较，看是否显著。 如果有2组样本，就存在样本与样本的比较，其实是他们各自代表的总体的比较。 对于2组样本，很多人对独立样本和相关样本非常迷惑，光是字面意思就够令人费解的了。 比如下...全部
单独样本和独立样本区别？在SPSS里面单独样本T检验和独立样本T检验是不同的，我想问的是，单独样本和独立样本的区别究竟在哪里？单独样本T检验（One-Samples T Test）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较，独立样本T检验（Independent-Samples T Test)用于进行两样本均数的比较。
对于待检测样本，如果只有一组样本，通常就叫one sample test，这是与总体比较，看是否显著。 如果有2组样本，就存在样本与样本的比较，其实是他们各自代表的总体的比较。 对于2组样本，很多人对独立样本和相关样本非常迷惑，光是字面意思就够令人费解的了。
比如下表，当样本A中的成员变动时或者无论如何选择A中的成员，对样本B不造成影响，反之亦然，这时候我们就叫独立样本：单独样本T检验（One-Samples T Test）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较，独立样本T检验（Independent-Samples T Test)用于进行两样本均数的比较。
您好！单独样本是指用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较。独立样本是指用于进行两样本均数的比较。配对样本T检验跟独立样本T检验有什么差别啊给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对，然后考虑每个人的早上和晚上身高的差，这样就可以构造一个T统计量分析了；独立样本T检验：现在要分析男生和女生的身高是否相同，于是找来一波男生女生，把男生们的平均身高减去女生们的，就可以构造T统计量。
两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。独立样本T检验t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。
也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
1。在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2。36, Sig。为。128，表示方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
2。在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8。892, df=84, 2-Tail Sig=。000, Mean Difference=22。
99既然Sig=。000，亦即，两样本均数差别有显著性意义！3。答案是：两个都要看。先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
反之，如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。4。就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值。
不知这算不算详细回答了你所有的问题。收起
