w********y 发帖数: 288 | 1 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics
标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东)
如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢! |
p****p 发帖数: 3360 | 2 Mann-Whitney U test.
【在 w********y 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】 : 发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics : 标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异 : 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东) : 如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢!
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i***r 发帖数: 1035 | 3 two population t test 应该也可以吧? |
a*******n 发帖数: 156 | |
a**m 发帖数: 184 | 5 t-test
【在 w********y 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】 : 发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics : 标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异 : 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东) : 如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢!
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w********y 发帖数: 288 | 6 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics
标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东)
如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢! |
p****p 发帖数: 3360 | 7 Mann-Whitney U test.
【在 w********y 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】 : 发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics : 标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异 : 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东) : 如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢!
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i***r 发帖数: 1035 | 8 two population t test 应该也可以吧? |
a*******n 发帖数: 156 | |
a**m 发帖数: 184 | 10 t-test
【在 w********y 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】 : 发信人: wishingfly (飞翔的翅膀), 信区: Statistics : 标 题: 请问频率分布函数应该用那种统计方法衡量显著差异 : 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 2 21:00:01 2012, 美东) : 如图红蓝两个直方图,该怎么证明有显著差异,谢谢!
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h*********c 发帖数: 78 | 11 To determine whether the difference between the means of these distributions
is significant using the t-test, we need to be able to assume that the
distributions are normal. Do a quantile-quantile plot, where x-axis is the
normal quantiles, and y-axis is your data quantiles. If the two agree with
each other, your data is approximately normally-distributed, and you can go
ahead with t-test. a Jarque-Bera test can also be applied to test the data
distribution.
In your case, it looks like the blue bars are not normally distributed, it
probably has a long positive tail. Therefore I suggest using Mann-Whitney U
test.
Hope it helps! |
f**********e 发帖数: 1994 | |