独立样品测试
检查过程对两个样本（）差异之间的差异是一种重要性。但是，有必要知道两个将军（）之间的差异是否相等;验证值的计算将根据方差是否相等而变化。也就是说，检查必须依赖于方差（）结果。因此，虽然在做 - 而做'。
在“列值”中，...，表示部分差异测试“没有显着差异”，即双方是不同的（），因此在下面的结果表中的第一行结果是，方差在案例中检测结果。
在中间，第一行（=）：=。，=， - =。，=。
由于=。，也就是说，两个信使之间的差异很重要！
查看哪个'列到底，仍然看 - in。（ - ）？
答案是：必须看到两个。
首先，'如果测试方差，“没有显着差异”，即两个部分差异（），在下次测试结果表中的第一行的结果是检查的结果考试。
相反，如果引用方差，“存在显着差异”，即双方是不同的（），因此第二行数据的结果，即检查的结果，即检查，即本季度的结果。
你做了什么是测试，为什么它会符合值？【文凭百科】加拿大贵湖大学毕业证书样式展示版本
它是因为有必要评估两个整体方独立样本检验中的值说明什么差是否相等，要做'，以测试差异，因此有值。
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我不知道我是否详细回答了所有问题。
什么是独立的样本测试？
检查两组之间的差异之间的检查，没有统计学意义;检查的前提是，两组数据来自阳性分布组，数据具有符合独立性的数据方差。
独立样本测试（实验处理组之间没有相关性，即独立样本），其用于测试由两组非相关样本获得的数据之间的差异。
独立样本检查统计数据是：
这两个迹象之间的区别;当和 ？？是两个样本容量。
扩展信息：
所选测试方法必须满足其适用条件。理论上，即使样本大小很小，也可以检查测试。 （如果样品是，一些学者声称甚至更小的样本也是亚麻布），只要每个组中的变量是正态分布，两组就不会显着不同。如上所述，正常假设可以通过观察数独立样本检验中的值说明什么据分发或数据的正常验证来估计数据。
可以检查方差的假设，或更有效地测试。如果未满足这些条件，则可以使用校准测试，或者使用非参数检查而不是两个组的测试。
参考资料来源：Sogou百科全书 - 测试独立样本测试是样品数据的平均值是否等于整体样本的平均值。数据要求，您的数据，在一体化的总体上，两个样本参数没有显着差异
这不是很糟糕，关键是要看看你分析了什么。
例如，如果您想学习饮食丸的效果，请设置两组，一个是吃一个团体并没有吃过，然后测试他们的体重值是否有显着差异，然后用于药品制造商，差异很好，对于那些想要证明药物是假的，没有效果，即差异并不重要。检查是注入理论差异差异的差异，从而比较两个平均值之间的差异是否显着。
它以检查和卡方形检查检查。检查是发明了GOST，以观察葡萄酒的质量。 Goste于都柏林担任建筑酿酒厂的统计学家，基于牛津大学和剑桥大学的最佳毕业生，将生物化学和统计数据应用于建利工业程序的创新政策。
Goste于今年发表，但由于其老板，它被迫使用笔名（学生）。事实上，与他的统计上工作是“学生”的真实身份是大猩猩。
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