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1、一）频数分布表的编制步骤 1）求极差（Range）R＝Xmax－Xmin （264-42=222）2）确定组数和组距、划分组段 组数确定需根据样本大小决定，一般取10组左右。
t检验和卡方检验不包含什么因素
原理：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著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。
如下：比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。
单个样本与总体均数的比较 单样本t检验用于比较样本数据与一个特定数值之间是否的差异情况。配对设计的t检验 研究的是差值均数（样本均数）与理论上的差值总体均数的比较。首先计算出各对差值d的均数。当两种处理结果无差别或某种处理不起作用时，理论上差值d的总体均数μd=0。
两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。独立样本t检验统计量为：S1和 S2为两样本方差；n 和n 为两样本容量。
非参数检验中的卡方检验是一种什么检验
卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性。如果卡方值的显著性（即SIG.）小于0.05，说明两个变量是显著相关的。
卡方检验是一种常用的非参数检验方法。非参数检验是基于数据的排序或排名而不是具体数值来进行检验，相对于要求数据呈正态分布的参数检验方法，非参数检验具有更广泛的适用范围。卡方检验是一种基于频数的统计方法，最常用于检验两个或多个分类变量是否存在关联性，例如对数据的分组统计、列联表分析等。
卡方检验属于非参数统计方法中的一种。非参数统计方法是一种不依赖于总体分布形态的统计方法，通常用于处理数据不满足特定分布假设或参数未知的情况。卡方检验旨在比较观察到的频数与期望频数之间的差异，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在相关性。
卡方检验是计数资料假设检验的核心方法之一，属于非参数检验领域。它主要用于比较两个或多个样本率或构成比，以及两个分类变量之间的关联性分析。其核心思想是比较理论频数与实际频数的契合程度或拟合优度。卡方值是非参数检验中的关键统计量，用于衡量数据的相关性。
