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1、独立性检验针对于类别型变量（区别于定量变量），基于频数表或者列联表来判断两个因素的独立性。原假设是两个因素相互独立，P(AB)=P(A)P(B)。如果得到的p值较大，说明原假设不成立，两因素不独立，可以进而计算phi系数、列联系数和Cramer'sV系数等来判断相关性。2、相关性的显著性检验是针对于定量变量。对定量变量计算出相关系数之后，来计算对于原假设：变量间不相关（即总体的相关系数为0），来进行检验的工具，R中自带函数为cor.test()。3、t检验是一种基于正态分布的参数方法。和1、2两种检验解决的问题不同，它是针对σ2未知，关于μ的检验。关于以上问题，举一个例子：有四组数据性别，地区，年龄，血糖。1、当想要研究性别，地区与年龄关系，由于性别和地区是类别型变量，可以用独立性检验；2、当想要研究某一地区内男性的年龄和血糖的关系，由于年龄和血糖是定量变量，可以计算相关性然后用相关性检验；3、当想要研究某一年龄段，不同地区男性之间的血糖是否处于同一水平，可以采用t检验。
您好，这两个表都是比较两列变量的均值是否差异显著，第一个表是相关样本t检验，具备统计学意义第二个表是独立样本t检验，这个表由两部分组成
一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的
您好，您所说的这个比较复杂，您可以多看看相关的信息，祝您投资愉快！！！
您好，您可以查阅相关资料，多看看，祝您投资愉快
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