统计显着性检验

数字数据的统计分析

要完成的统计测试类型

非参数（Wilcoxon或Kruskal-Wallis）

参数（t检验或方差分析）

数据类型

连续的（例如重量）

离散（例如分数或计数）

信心水平

0.9 0.95 0.98 0.99

小数点后的数字

将要汇总的数据粘贴到下面的空白处（第一列是分组变量，第二列是数据）。 包括标题行.
下载示例数据

提交

对类别变量进行分组的数字数据进行统计分析。 统计检验包括t检验，单因素方差分析（ANOVA），Wilcoxon秩和检验 和Kruskal-Wallis测试。 测试的选择取决于用户输入（参数或非参数） 以及数据中确定的组数.

输入是:

• 要完成的分析类型（参数或非参数）;
• 数据是连续的还是离散的;
• 置信区间估计的期望置信水平;
• 摘要结果中小数点后所需的位数; 和
• 两列数据（包括每列有标签的标题行）。 第一列是类别变量，第二列是数字变量.

注意数据中的缺失值将从计算中省略.

该计划根据所选的选项进行统计测试，并输出表格摘要和数据图表.

产出包括:

• 如果选择参数选项或Wilcoxon秩和检验（2组）或Kruskal-Wallis检验（> 2组），则t检验（2组）或ANOVA（> 2组）的统计检验结果汇总 - 参数选项;
• 如果选择参数选项，Shapiro-Wilk测试所有组的正态性和Bartlett对方差同质性的检验;
• 注意：对于<4或>5000观察的群体，无法计算Shapiro-Wilks W统计量来测试分布的正态性;
• 每组和整体数据的数字摘要，包括直方图和正常图;
• 注意：对于只有一个观察或具有标准差= 0直方图和分位数图的组未显示;
• 如果数据被识别为离散的，则每个单元的频率计数表和条形图; 和
• 每组样本大小的条形图，按组分组的数据框图和每组平均值的置信区间图.