T检验与R检验存在哪些相关性？

  您好：t分布的图像是随着自由度（df=n-1）而变化的。所以用t分布还是正态分布就和样本量大小有关系了，当n足够大时t分布的确可以看成正态分布，但当样本量不够大时这两种分布的差距还是较大的，自由度越小的话图像尾部会变高，如果这时用正态分布计算会使误差变大。

  这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值

  您好，您所说的这个比较复杂，您可以多看看相关的信息，祝您投资愉快！！！

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  您好，欢迎交流，希望对有帮助。可以用spss里的相关分析做一下，看相关系数是多少，我觉得应该相关性比较高，t检验的话用独立样本t检验，分析方法这种问题一般比较多，用哪种其实都可以，关键看哪个是你想要的结果吧。

  您好，图形是一宗直观的趋势方法，通过不同的图形来预判。

  1、独立性检验针对于类别型变量（区别于定量变量），基于频数表或者列联表来判断两个因素的独立性。原假设是两个因素相互独立，P(AB)=P(A)P(B)。如果得到的p值较大，说明原假设不成立，两因素不独立，可以进而计算phi系数、列联系数和Cramer'sV系数等来判断相关性。
 2、相关性的显著性检验是针对于定量变量。对定量变量计算出相关系数之后，来计算对于原假设：变量间不相关（即总体的相关系数为0），来进行检验的工具，R中自带函数为cor.test()。
 3、t检验是一种基于正态分布的参数方法。和1、2两种检验解决的问题不同，它是针对σ2未知，关于μ的检验。
 
 关于以上问题，举一个例子：
 有四组数据性别，地区，年龄，血糖。
 1、当想要研究性别，地区与年龄关系，由于性别和地区是类别型变量，可以用独立性检验；
 2、当想要研究某一地区内男性的年龄和血糖的关系，由于年龄和血糖是定量变量，可以计算相关性然后用相关性检验；
 3、当想要研究某一年龄段，不同地区男性之间的血糖是否处于同一水平，可以采用t检验。

  您好：r是偏态的，但可以构造一个统计量，使得这个统计量服从t分布，即对称。

  这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，所用的两列变量来自同一批被试，差异是否显著看后面的t值和sig值，主要是sig，一般只要sig<0.05，就认为两组出具的差异显著，具备统计学意义第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成，前面一部分是方差齐性检验（levene检验），方差齐性是独立样本t检验的基本前提条件之一，理论上说要满足齐性的条件（也就是方差齐性的F检验的sig>0.05)才可以继续分析，如果条件满足，看后面t检验的sig值，同样是小于0.05就差异显著。如果不满足方差齐性，理论上不能进行均值差异检验，不过实际上还是可以参考第二行假设方差不等的t检验部分的sig

  您好，这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，具备统计学意义第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成

  一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的

  您好，这个技术分析相对复杂，建议多看专业书籍的，祝您投资顺利

  你好，具体的可以直接百度查的哦，欢迎交流哦。

  您好，分析--回归--线性，选好因变量和自变量。统计量--选上“估计”和“置信区间，默认为95%”。分别对应”相关系数及相关系数t检验“和”置信区间95%“。确定即可，结果都在”系数a“表中。

  您好，相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。

  你好，主要存在的相关性就是一种自变量和因变量之间的关系，需要经过一定的分析后才能得出。

  你好，需要通过分析面分析出来就可以得到具体的，点头像可洽谈，希望对你有帮助，祝愉快。

  您好，图示法图示法是一种很直观的检验方法，它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性

  你好，图形是一宗直观的趋势方法，通过不同的图形来预判