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fi11com含羞草研究所永久T检验是一种常用的统计方法，用于比较同一组个体在两个相关条件下的平均得分是否存在显著差异。在实际应用中，SPSS是一款强大的统计分析软件，可以方便地进行fi11com含羞草研究所永久T检验的计算与结果分析。
在SPSS中打开需要进行fi11com含羞草研究所永久T检验的数据集。假设我们研究了某个新药物对于患者心率的影响，收集了30名患者在服用新药物前后的心率数据。
选择“分析”-“比较手段”-“fi11com含羞草研究所永久T检验”菜单，将新药物前后的心率数据作为“变量1”和“变量2”输入到对应的变量框中。点击“OK”按钮进行计算。
SPSS会自动计算fi11com含羞草研究所永久T检验的结果，并在输出窗口中显示。我们主要关注的是“Paired Samples Statistics”和“Paired Samples Test”两个表格。
“Paired Samples Statistics”表格显示了每个变量的均值、标准差和有效样本量。在我们的例子中，可以看到新药物前后的心率均值分别为70.6和65.2，标准差分别为4.8和3.6。
“Paired Samples Test”表格显示了fi11com含羞草研究所永久T检验的结果。“t”值表示两个条件下均值差异的大小，我们关注的是其显著性水平。如果显著性水平小于0.05，则说明差异是显著的。在我们的例子中，显著性水平为0.02，小于0.05，说明服用新药物后患者心率显著下降。
SPSS可以方便地进行fi11com含羞草研究所永久T检验的计算和结果分析。在实际应用中，我们可以利用SPSS这一工具，对研究数据进行统计分析，获得科学准确的结论。在使用SPSS进行fi11com含羞草研究所永久T检验时，我们也需要注意合理选择样本和正确解读结果，以保证研究的可靠性和科学性。
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方法/步骤
点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“fi11com含羞草研究所永久T检验”，进入如下图所示的“fi11com含羞草研究所永久T检验”对话框。本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。按住Ctrl，分别勾选”数学1”“数学2”，“化学1”“化学2”进如“成对变量“列表。单击”选项“，设置置信区间百分比。”置信区间百分比“一般默认为95%，不需要修改；如果检验更为严格的话，可以将95%改为99%。点击”继续“。点击”确定“。这里的”Bootstrap“一般不常用，而所有命令中的“粘贴”选项都是将该命令的语法粘贴到语法编辑器里。在结果输出窗口中查看结果。看到sig的值小于0.05，应拒绝原假设，表明在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩有显著变化。END
注意事项
注意将单一样本T检验、独立样本T检验、fi11com含羞草研究所永久T检验进行区分。
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独立样本和fi11com含羞草研究所永久的区别如下：
1、包括的范围不同
独立样本包括：行政管理和技术人员，材料采购、保管和驾驶各种机械、车辆的人员，材料到达工地仓库前的搬运装卸工人，专职工会人员、医务人员以及其他由施工管理费或营业外支出开支的人员的工资。
而fi11com含羞草研究所永久包含：个人从事设计、装潢、安装、制图化验、测试、医疗、法律、会计、咨询、讲学、新闻、广播、翻译、审计、书画、雕刻、影视、录音、录像、演出、表演、广告、展览、技术服务、介绍服务、经纪服务、代办服务以及其他劳务取得的所得。2、计算方法不同
独立样本计算公式为：
经营净收入=经营收入-经营费用-生产性固定资产折旧-生产税+
出租房屋净收入、出租其他资产净收入和自有住房折算净租金等。财产净收入不包括转让资产所有权的溢价所得。
转移净收入 计算公式为：转移净收入=转移性收入-转移性支出
而fi11com含羞草研究所永久计算公式表示为：人均可支配收入实际增长率= （报告期人均可支配收入/基期人均可支配收入）/居民消费价格指数-100%。
3、作用不同
独立样本反映的是一个国家或地区农村居民收入的平均水平，而fi11com含羞草研究所永久反映的是人民的生活水平。
4、处理方法不同
按照独立样本企业工资应按年计算，分月或分季预缴。每月终了，企业应将成本费用和税金类科目的月末余额转入“本年利润”科目的借方，将收入类科目的余额转入“本年利润”科目的贷方。
然后再计算“工资”科目的本期借贷方发生额之差。
而fi11com含羞草研究所永久的首要目的应是确认并计量由于会计和税法差异给企业未来经济利益流入或流出带来的影响,将所得税核算影响企业的资产和负债放在首位。而收益表债务法从收入费用观出发,认为首先应考虑交易或事项相关的收入和费用的直接确认,
从收入和费用的直接配比来计量企业的收益
参考资料来源：百度百科-独立样本
百度百科-fi11com含羞草研究所永久
配对
打开蓝牙耳机
1、蓝牙耳机配对之前，要保证充满电。
2、如果是新买来的耳机，还没有和其它设备连接过，开机后耳机会有语音提示，自动搜索可以配对的设备。这时要把手机等支持蓝牙的设备打开蓝牙。
3、然后在手机等设备上打开可检测性，搜索附近的蓝牙信号，搜到蓝牙耳机后，点击进行连接。
4、如果蓝牙耳机之前进行过配对，想更换连接其它移动设备，就需要手动配对了。找到多功能键后，在耳机处于关机的情况下按住多功能键8约秒后红色和绿色指示灯交替闪烁，说明蓝牙耳机已经进入配对状态，然后手机搜索蓝牙信号，再连接即可。
5、在出现蓝牙配对请求提示框后选择配对即可。
6、如果蓝牙耳机和移动设备配对成功，当蓝牙耳机开机后，同时移动设备开启蓝牙，这时蓝牙耳机的蓝色显示灯会缓慢闪烁，表明蓝牙耳机与移动设备自动配对连接成功。当手机来电话时，按一下蓝牙耳机的多功能键即能接听电话了。
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一、适用条件不同：
1、成组t检验适用于非配对设计或成组设计两样本平均数差异显著性检验；非配对设计或成组设计， 当进行只有两个处理的试验时，将试验单元完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。两组的试验单位相互独立，所得的二个样本相互独立，其含量不一定相等。每组资料近似正态分布（或大样本），满足方差齐性，则可采用成组t检验 。2、配对t检验适用于配对设计两样本平均数差异显著性检验。
适用以下情况：（1）同一样本接受不同处理的比较；
（2）对同一个受试对象处理前后的比较；
（3）将受试对象按情况相近者配对，分别给予两种不同处理，观察两种处理效果有无差别。二、检验假设不同
1、成组t检验无效假设 H0：μ1= μ2；
备择假设 H1： μ1不等于 μ2。2、 可将配对设计资料的假设检验可视为样本均数与总体均数μd=0的比较。
H0：μd=0（即差值的总体均数为0）；
H1：μd不为0（即差值的总体均数不为0）。三、计算公式不同1、成组t检验计算t值的公式：2、配对t检验计算t值的公式：四、检验效率不同1、样本例数相计量资料的成组检验比配对t检验检验效率低；2、样本例数相配对t检验效率高；因为采用配对方式，把一些对实验结果有影响的因素（如性别、体重等）进行匹配，消除了这些因素带来的干扰，降低了误差。
参考资料：
百度百科——t检验
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问题与数据 某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者， 并将其随机分成3组 。其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。该医生收集了受试者接受的干预方法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：注释 ：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便，并不代表临床诊断结果。对问题的分析 研究者想判断干预后多个分组情况的不同。如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。针对这种情况，我们建议使用卡方检验(2×C)，但需要先满足5项假设：假设1 ： 观测变量是二分类变量 ，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。假设2 ： 存在多个分组 （>2个），如本研究有3个不同的干预组。假设3 ：具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。假设4 ：研究设计必须满足：(a) 样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取150位受试者；(b) 目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。假设5 ：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一预测频数大于5。经分析，本研究数据符合假设1-4，那么应该如何检验假设5，并进行卡方检验(2×C)呢？思维导图 SPSS操作 4.1 数据加权 在进行正式操作之前，我们需要先对数据加权，如下：(1) 在主页面点击Data→Weight Cases弹出下图：(2) 点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗口(3) 将freq变量放入Frequency Variable栏(4) 点击OK4.2 检验假设5 数据加权之后，我们要判断研究数据是否满足样本量要求，如下：(1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs弹出下图：(2) 将变量intervention和risk_level分别放入Row(s)栏和Column(s)栏(3) 点击Statistics，弹出下图：(4) 点击Chi-square(5) 点击Continue→Cells(6) 点击Counts栏中的Expected选项(7) 点击Continue→OK经上述操作，SPSS输出预期频数结果如下：该表显示，本研究最小的预测频数是24.7，大于5，满足假设5，具有足够的样本量。Chi-Square Tests 表格也对该结果做出提示，如下标注部分：即在本研究中，没有小于5的预测频数，可以直接进行卡方检验(2×C)。如果存在预测频数小于5的情况，我们应该怎么办呢？如果预测频数小于5，就需要进行 Fisher精确检验 (2×C)，我们将在后面推送的内容中向大家详细介绍。4.3 卡方检验(2×C)的SPSS操作 (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs弹出下图：(2) 点击Statistics，弹出下图：(3) 点击Chi-square(4) 点击Continue→Cells(5) 点击Percentage栏中的Column选项(6) 点击Continue→OK4.4 组间比较 (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs弹出下图：(2) 点击Cells，弹出下图：(3) 点击z-test栏中的Compare column proportions和Adjust p-values (Bonferroni method)选项(4) 点击Continue→OK结果解释 5.1 统计描述 在进行卡方检验(2×C)的结果分析之前，我们需要先对研究数据有个基本的了解。SPSS输出结果如下：该表提示，本研究共有150位受试者，根据干预方式均分为3组。在试验结束时，药物干预组的50位受试者中有16位胆固醇浓度高，饮食干预组的50位受试者中有28位胆固醇浓度高，而运动干预组的50位受试者中有30位胆固醇浓度高，如下标注部分：由此可见，药物干预比饮食或运动干预的疗效更好。该表也提示，药物干预组的50位受试者中有34位胆固醇浓度下降，饮食干预组的50位受试者中有22位胆固醇浓度下降，而运动干预组的50位受试者中只有20位胆固醇浓度下降，如下标注部分：当各组样本量不频数会误导人们对数据的理解。我们推荐使用频率来分析结果，如下标注部分：该表提示，药物干预组的50位受试者中68%胆固醇浓度下降，饮食干预组的50位受试者中44%胆固醇浓度下降，而运动干预组的50位受试者中只有40%胆固醇浓度下降，提示药物干预比饮食和运动干预更有效。但是这种直接的数据比较可能受到抽样误差的影响，可信性不强，我们还需要进行统计学检验。5.2 卡方检验(2×C)结果 本研究中任一预测频数均大于5，所以根据Chi-Square Tests表格分析各组的差别。SPSS输出检验结果如下：卡方检验(2×C)结果显示χ2=9.175，P= 0.010，说明本研究中各组之间率的差值与0的差异具有统计学意义，提示药物干预与饮食、运动干预在降低受试者胆固醇浓度的作用上存在不同。如果P>0.05，那么就说明各组之间率的差值与0的差异没有统计学意义，即不认为各组之间存在差异。5.3 卡方检验(2×C)中的成对比较分析 大家可能会注意到，每组数据的标记相同（即上下两行的标记相同），那么我们只要知道组间标记的作用即可。risk_level * intervention Cross tabulation表格的标记是什么意思呢？第一种情况，各组间无差异，如下：如上图，各组间标记一致，说明各组之间无差异。第二种情况，任意两组之间均存在差异，如下：即每组标记字母均不相同，说明任意两组之间的差异均存在统计学意义。第三种情况，有些组之间存在差异，而另一些组之间的差异没有统计学意义，如下：如果任两组之间标记字母相同，说明这两组之间的差异没有统计学意义；如果两组标记字母不同，说明这两组之间的差异存在统计学意义。根据这一原则，分析本研究结果如下：该表说明，在本研究中，药物干预的降胆固醇作用(“a”)与饮食干预的降胆固醇作用(“b”)的差异存在统计学意义(PP撰写结论 6.1 若卡方检验(2×C)的P 本研究招募150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，随机分组后分别给予药物、饮食和运动干预。试验结束时，药物干预组有34位(68%)胆固醇浓度下降，饮食干预组有22位(44%)胆固醇浓度下降，而运动干预组有20位(40%)胆固醇浓度下降，三组差异具有统计学意义(P=0.010)。成对比较结果提示，药物干预的降胆固醇效果好于饮食或运动干预(PP>0.05)。6.2 若卡方检验(2×C)的P≥0.05 本研究招募150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，随机分组后分别给予药物、饮食和运动干预。试验结束时，药物干预组有24位(48%)胆固醇浓度下降，饮食干预组有22位(44%)胆固醇浓度下降，而运动干预组有20位(40%)胆固醇浓度下降，三组结果的差异没有统计学意义（P=0.620）。
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