T检验 卡方检验 检验的要求
SPSS结果：
R2：方程的确定性系数，表示方程中变量X对Y的解释程度。取值在0到1之间，越接近1表明X对Y的解释能力越强。
单样本T检验：样本所在的总体均数与已知的总体均数比较。
独立样本T检验：两样本的均数比较。如ADHD组与正常组比较。
配对样本T检验：两样本的均数比较。如分析重测信度或者同一组人术前术后比较。
卡方检验与t检验:
计量资料采用均数±标准差，如年龄用t检验。
计数资料以频数表示，如性别用卡方检验。
卡方检验的应用：
1. 所有理论频数f ≥5，且总样本量n >40，用卡方检验。
2. 1 ≤ f <5，n ≥40，用连续校正的卡方检验。
3. f <1 或 n <40，用Fisher's检验。
100人，40人患有ADHD，60人健康。
患病的理论频数：40
看结果：符合1. 看pearson卡方，渐进sig，大于0.05认为没有显著差异。
原假设：数据没有显著差异。
T检验的应用：
独立样本t检验前，需要对数据进行正态性检验，通常用K-S检验（D），小样本采用S-W检验（W）。
需要满足正态分布（K-s检验）和方差齐性（F检验），独立样本t检验会显示方差齐性结果。
若不满足正态分布，则可以考虑使用非参数检验，Wilconxon秩和检验。
SAS中以2000为界；SPSS中以5000为界；人卫出版社《医学统计学》中，以50为界。
K-S：
1. 仅渐进法（asympotic）： 基于渐进分布的显著性水平检验，适合大样本，样本量过小或分布不好会影响检验效力。 （通常用它）
2. 蒙特卡洛（monte carlo）： 适用于精确显著性水平的无偏估计，如果样本量很大，或处理时间较长，适合使用。
3. 精确（exact）：精确计算概率值。
看结果： 显著性sig >0.05，符合方差齐性。显著性sig >0.05，认为符合正态分布。
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