独立样本的定义是什么？

• 独立样本是指样本之间有关系的样本。

• 独立样本是指样本之间没有关系或影响的样本。

• 独立样本是指样本之间相互影响的样本。

• 独立样本是指样本来自同一总体的样本。

独立样本T检验适用于哪些情况？

• 比较两个相关样本的均值

• 样本来自非正态分布

• 方差不需要相等

• 比较两个独立样本的均值，样本来自正态分布，方差相等或近似相等。

T检验的零假设通常是什么？

• 样本方差相等

• 两个样本均值不相等

• 两个样本均值相等

• 样本大小相等

在T检验中，备择假设是什么？

• 样本方差与总体方差之间存在显著差异。

• 样本均值与总体均值之间没有差异。

• 样本均值与总体均值之间的差异不显著。

• 样本均值与总体均值之间存在显著差异。

如何判断T检验的假设是否成立？

• 通过比较T统计量与临界值或p值与显著性水平来判断

• 通过观察样本均值的变化来判断

• 使用回归分析替代T检验

• 根据样本大小直接得出结论

p值的定义是什么？

• p值是原假设为假的情况下，观察到的结果的概率。

• p值是检验统计量的绝对值。

• p值是原假设为真的情况下，观察到的结果或更极端结果出现的概率。

• p值是样本数据的平均值与总体平均值的差异。

p值小于0.05意味着什么？

• p值小于0.05意味着结果是随机的。

• p值小于0.05表示零假设成立。

• p值小于0.05意味着结果不具有统计学意义。

• p值小于0.05意味着结果具有统计学意义，通常可以拒绝零假设。

如何解释p值为0.01的结果？

• p值为0.01表示结果具有统计学意义，拒绝零假设的证据强。

• p值为0.01表示结果是偶然发生的。

• p值为0.01意味着零假设被接受。

• p值为0.01表示结果不具有统计学意义。

效应大小的定义是什么？

• 效应大小是随机变量的分布特征。

• 效应大小是数据收集的时间长度。

• 效应大小是量化变量之间关系强度的指标。

• 效应大小是样本数量的度量。

如何计算效应大小？

• 效应大小可以通过Cohen's d等方法计算。

• 使用回归分析得出

• 通过相关系数计算

• 通过方差分析确定