什麼叫u檢驗方法

A. SPSS中的U檢驗法與Z,T檢驗法有什麼區別啊，貌似式子十分相似啊

U檢測是非標准正態分布的假設檢測,Z 是標准正態分布的檢測,兩者沒有什麼本質區別,
T檢測主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布。

B. U值檢驗的含義

u值=(樣本平均-m0)/A A是標准差除以根號n
樣本平均是數學期望的一個較好的估計值。
如果「數學期望=m0」成立的話，樣本平均也應當在m0附近，即u的值應當接近於0。
所以當|u|很小時，沒有辦法否定這個假設，即數學期望與m0沒有顯著差異
反之，或|u|太大，說明樣本平均離開m0太遠，「數學期望=m0"就很可能是錯的，即數學期望=m0有顯著差異。
至於遠近的標准，就是 uα 了。

C. 什麼是u檢驗

數理統計裡面的一個概念
http://www.medipp.com/medicine/Print.asp?ArticleID=3426
看這里
一般的概率統計書都可以找得到的.

D. u檢驗與t檢驗的區別是什麼

u檢驗與t檢驗的區別是：作用不同、適用條件不同以及應用不同。

一、作用不同

1、t檢驗：主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

2、u檢驗：用來評估兩個獨立的順序數據樣本是否來自同一個總體的非參數檢驗。

二、適用條件不同

u檢驗適用於小樣本數據，並且不要求數據滿足正態分布。但是作為代價，當數據為正態分布時，t檢驗比u檢驗更具統計效能（即，當假設的差異確實存在時，t檢驗更容易發現這些差異。

三、應用不同

1、t檢驗：樣本量較小σ未知的正態分布資料，比較兩個平均數的差異是否顯著。

2、u檢驗：應用領域於數理化學。

t檢驗的適用條件：

1、已知一個總體均數；

2、可得到一個樣本均數及該樣本標准差；

3、樣本來自正態或近似正態總體。

以上內容參考 網路-u檢驗、網路-t檢驗

E. 請問數理統計中假設檢驗方法U檢驗中用U的公式求出來的U值代表的是什麼意思呢

• u分布是標准正態分布，是以0為平均值，以1為標准差的正態分布。z分布是正態分布，是以μ為平均值，以σ為標准差的正態分布。對於z分布中的所有變數X，轉換為(X-μ)/σ時，其服從u分布。u檢驗是已知一個正態總體的方差б1，用給定的一組樣本x1、x2，…...

F. u檢驗和t檢驗區別是什麼

u檢驗和t檢驗區別是u檢驗適用於小樣本數據，並且不要求數據滿足正態分布，但是作為代價，當數據為正態分布時，t檢驗比u檢驗更具統計效能即，當假設的差異確實存在時，t檢驗更容易發現這些差異。

u檢驗和t檢驗的好處

檢驗適用於變數符合z分布的情況，t分布是z分布的小樣本分布，即當總體符合z分布時，從總體中抽取的小樣本符合t分布，而對於符合t分布的變數，變數數據逐漸向z分布趨近，z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法。

定義不同，t檢驗的樣本含量較小，總體標准差未知，z檢驗的樣本含量較大，服從標准正態分布，應用范圍不同，t檢驗的應用比z檢驗更廣泛，取部分小樣本也符合t分布，當樣本總體符合t分布時，擴大樣本量，數據將逐漸符合z分布。

G. u檢驗和t檢驗 什麼時候用t檢驗，

u檢驗在總體方差已知的情況使用，要求兩組樣本量之和超過40。
t檢驗在總體方差未知、樣本方差已知的情況使用，要求兩組樣本量之和超過40。
你的數據樣本方差已知（我想你應該不知道總體方差），樣本量也符合要求，可以使用成組t檢驗考察兩組是否有顯著差異。最好使用使用SPSS軟體的成組t檢驗，可以提供樣本方差不齊的校正。另外，你的數據不必過分考慮正態問題，因為按照中心極限定理，當樣本量大於30時，不管原來的總體分布如何，其樣本平均值都會近似服從正態分布，如果兩組樣本量基本相等就更好，這樣對違反正態假設和方差齊性假設更加穩健（也就是違背這些假設對結果的准確性影響不大）。你的數據符合這些要求，因此使用T檢驗不會成為問題。

H. 電大t檢驗和u檢驗有何區別與聯系

u檢驗是已知一個正態總體的方差б2,用給定的一組樣本x1、x2,…,xn,檢驗總體均值μ是否等於已知常數μ0的統計檢驗法.其檢驗步驟如下：①提出統計假設H0: μ=μ0；②計算樣本均值及u；③按給定的顯著水平 ,查正態分布表求值；④進行統計推斷. u檢驗是在大樣本（n＞30）的情況下,檢驗隨機變數的數學期望是否等於某一已知值的一種假設檢驗方法.設X1,X2,……,Xn是正態隨機變數X的一個樣本,總體方差為σ2,假設X的數學期望MX等於某個已知值m0.根據統計理論,當假設成立時,統計量如右圖. 由預先給定的信度α,查正態分布表,得uα.若計算的│u│＜uα,則接受假設,即X的數學期望MX與m0無顯著差異；若│u│≥uα,則拒絕假設,認為X的數學期望與m0有顯著差異.兩個正態隨機變數在方差已知的條件下,u—檢驗法可用來檢驗它們的數學期望是否有顯著差異. T檢驗,亦稱student t檢驗（Student's t test）,主要用於樣本含量較小。

I. u檢驗如何使用，我只要最終答案

u—檢驗法是在大樣本（n＞30）的情況下，檢驗隨機變數的數學期望是否等於某一已知值的一種假設檢驗方法。設X1，X2，……，Xn是正態隨機變數X的一個樣本，總體方差為σ2，假設X的數學期望MX等於某個已知值m0。根據統計理論，當假設成立時，由預先給定的信度α，查正態分布表，得uα。若計算的│u│＜uα，則接受假設，即X的數學期望MX與m0無顯著差異；若│u│≥uα，則拒絕假設，認為X的數學期望與m0有顯著差異。兩個正態隨機變數在方差已知的條件下，u—檢驗法可用來檢驗它們的數學期望是否有顯著差異。

J. t檢驗和u 檢驗有何區別與聯系

t檢驗和u檢驗的適用條件聯系緊密：樣本來自正態總體或近似正態總體；兩樣本總體方差相等，即具有方差齊性。在實際應用時，如與上述條件略有偏離，對結果亦不會有太大影響；兩組樣本應相互獨立。

t檢驗和u檢驗的主要區別如下：

一、作用不同

1、t檢驗：主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標准差σ未知的正態分布。[1]T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

2、u檢驗：用來評估兩個獨立的順序數據樣本是否來自同一個總體的非參數檢驗。

二、適用條件不同

u檢驗適用於小樣本數據，並且不要求數據滿足正態分布。但是作為代價，當數據為正態分布時，t檢驗比u檢驗更具統計效能（即，當假設的差異確實存在時，t檢驗更容易發現這些差異。

三、應用不同

1、t檢驗：樣本量較小σ未知的正態分布資料，比較兩個平均數的差異是否顯著。

2、u檢驗：應用領域於數理化學。