什么叫u检验方法

A. SPSS中的U检验法与Z,T检验法有什么区别啊，貌似式子十分相似啊

U检测是非标准正态分布的假设检测,Z 是标准正态分布的检测,两者没有什么本质区别,
T检测主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。

B. U值检验的含义

u值=(样本平均-m0)/A A是标准差除以根号n
样本平均是数学期望的一个较好的估计值。
如果“数学期望=m0”成立的话，样本平均也应当在m0附近，即u的值应当接近于0。
所以当|u|很小时，没有办法否定这个假设，即数学期望与m0没有显着差异
反之，或|u|太大，说明样本平均离开m0太远，“数学期望=m0"就很可能是错的，即数学期望=m0有显着差异。
至于远近的标准，就是 uα 了。

C. 什么是u检验

数理统计里面的一个概念
http://www.medipp.com/medicine/Print.asp?ArticleID=3426
看这里
一般的概率统计书都可以找得到的.

D. u检验与t检验的区别是什么

u检验与t检验的区别是：作用不同、适用条件不同以及应用不同。

一、作用不同

1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显着。

2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。

二、适用条件不同

u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。

三、应用不同

1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显着。

2、u检验：应用领域于数理化学。

t检验的适用条件：

1、已知一个总体均数；

2、可得到一个样本均数及该样本标准差；

3、样本来自正态或近似正态总体。

以上内容参考 网络-u检验、网络-t检验

E. 请问数理统计中假设检验方法U检验中用U的公式求出来的U值代表的是什么意思呢

• u分布是标准正态分布，是以0为平均值，以1为标准差的正态分布。z分布是正态分布，是以μ为平均值，以σ为标准差的正态分布。对于z分布中的所有变量X，转换为(X-μ)/σ时，其服从u分布。u检验是已知一个正态总体的方差б1，用给定的一组样本x1、x2，…...

F. u检验和t检验区别是什么

u检验和t检验区别是u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布，但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。

u检验和t检验的好处

检验适用于变量符合z分布的情况，t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，变量数据逐渐向z分布趋近，z检验和t检验都是均值差异检验方法。

定义不同，t检验的样本含量较小，总体标准差未知，z检验的样本含量较大，服从标准正态分布，应用范围不同，t检验的应用比z检验更广泛，取部分小样本也符合t分布，当样本总体符合t分布时，扩大样本量，数据将逐渐符合z分布。

G. u检验和t检验 什么时候用t检验，

u检验在总体方差已知的情况使用，要求两组样本量之和超过40。
t检验在总体方差未知、样本方差已知的情况使用，要求两组样本量之和超过40。
你的数据样本方差已知（我想你应该不知道总体方差），样本量也符合要求，可以使用成组t检验考察两组是否有显着差异。最好使用使用SPSS软件的成组t检验，可以提供样本方差不齐的校正。另外，你的数据不必过分考虑正态问题，因为按照中心极限定理，当样本量大于30时，不管原来的总体分布如何，其样本平均值都会近似服从正态分布，如果两组样本量基本相等就更好，这样对违反正态假设和方差齐性假设更加稳健（也就是违背这些假设对结果的准确性影响不大）。你的数据符合这些要求，因此使用T检验不会成为问题。

H. 电大t检验和u检验有何区别与联系

u检验是已知一个正态总体的方差б2,用给定的一组样本x1、x2,…,xn,检验总体均值μ是否等于已知常数μ0的统计检验法.其检验步骤如下：①提出统计假设H0: μ=μ0；②计算样本均值及u；③按给定的显着水平 ,查正态分布表求值；④进行统计推断. u检验是在大样本（n＞30）的情况下,检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法.设X1,X2,……,Xn是正态随机变量X的一个样本,总体方差为σ2,假设X的数学期望MX等于某个已知值m0.根据统计理论,当假设成立时,统计量如右图. 由预先给定的信度α,查正态分布表,得uα.若计算的│u│＜uα,则接受假设,即X的数学期望MX与m0无显着差异；若│u│≥uα,则拒绝假设,认为X的数学期望与m0有显着差异.两个正态随机变量在方差已知的条件下,u—检验法可用来检验它们的数学期望是否有显着差异. T检验,亦称student t检验（Student's t test）,主要用于样本含量较小。

I. u检验如何使用，我只要最终答案

u—检验法是在大样本（n＞30）的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法。设X1，X2，……，Xn是正态随机变量X的一个样本，总体方差为σ2，假设X的数学期望MX等于某个已知值m0。根据统计理论，当假设成立时，由预先给定的信度α，查正态分布表，得uα。若计算的│u│＜uα，则接受假设，即X的数学期望MX与m0无显着差异；若│u│≥uα，则拒绝假设，认为X的数学期望与m0有显着差异。两个正态随机变量在方差已知的条件下，u—检验法可用来检验它们的数学期望是否有显着差异。

J. t检验和u 检验有何区别与联系

t检验和u检验的适用条件联系紧密：样本来自正态总体或近似正态总体；两样本总体方差相等，即具有方差齐性。在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果亦不会有太大影响；两组样本应相互独立。

t检验和u检验的主要区别如下：

一、作用不同

1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。[1]T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显着。

2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。

二、适用条件不同

u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。

三、应用不同

1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显着。

2、u检验：应用领域于数理化学。