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显著性检验拾遗(one-sample t-test) – Websoft技术经验分享
来自 : ws.nju.edu.cn/blog/2017/07/显著性
发布时间：2021-03-26
显著性检验拾遗（one-sample t-test）
2017年7月26日在前一篇文章中,我们了解到了几种常用的显著性检验,可以用来分析用户对不同系统的打分是否存在显著差异。 在分析实验结果时常用的几种显著性检验 然而...显著性检验拾遗（one
在前一篇文章中，我们了解到了几种常用的显著性检验，可以用来分析用户对不同系统的打分是否存在显著差异。
在分析实验结果时常用的几种显著性检验
然而在实验设计中，可能还有另一种情况，即我们邀请用户直接比较两个系统的好坏，比如给出“系统A好于系统B”，而不是为两个系统分别打分。在这种情况下，如果20位用户更喜欢系统A，而15位用户更喜欢系统B，我们能认为系统A确实好于系统B吗？
这时，可以采用one-sample t-test来检验显著性。基本原理是：将用户的选择量化为0、1二值，比如，“系统A好于系统B”记作1，“系统B好于系统B”记作0。如果两个系统没有差别（null hypothesis），那么均值应该是0.5。于是，需要检验的是：样本均值是否与0.5具有显著差异。由于只有一组样本（只需要检验一个均值），因此这种检验称作one-sample t-test。
2017年7月26日在前一篇文章中,我们了解到了几种常用的显著性检验,可以用来分析用户对不同系统的打分是否存在显著差异。 在分析实验结果时常用的几种显著性检验 然而...显著性检验拾遗（one
本文链接： http://oxycodonestore.immuno-online.com/view-784539.html
发布于 ： 2021-03-26
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