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成组设计两样本比较秩和检验中，当两组问出现相同观察值时，编秩方法是
【答案】：D秩和检验中编秩，将两组数据混合由小到大统一编秩。
编秩时，遇相同数值在同一组内，可顺次编秩；当相同数值出现在不同组时，则必须求平均秩次。
【该题针对“秩和检验”知识点进行考核】
t 检验的 3 种常用方法及在 Python 中使用样例
t 检验是一种统计技术，用于判断两组数据之间的差异是否显著。
它通过将样本或总体平均值之间的差异与样本中的噪声量进行比较来实现这一目的。
本文将介绍三种常用的 t 检验变体及其应用场景，并展示如何在 Python 中实现它们。
单样本 t 检验主要用于比较数据样本的平均值与特定值。
例如，可口可乐想要确保装瓶厂在每个罐头中倒入适量的苏打水，即每个罐头的容量为 355 毫升。
通过抽样测试罐装样品并测量每个罐头的实际容量，可以使用单样本 t 检验来判断机器是否准确地向每个罐头中倒入了与 355 毫升液体相同的统计显著量。
单样本 t 检验的基本步骤如下：1. 提出原假设（H0）和备择假设（H1）：原假设通常表示样本均值与特定值没有差异，备择假设则表示存在差异。
2. 确定显著性水平（α）：通常选择 0.05 的 α 值，表示在实际为真时拒绝原假设的概率为 5%。
3. 收集数据：获取要测试的值（μ）、样本均值（x̄）、样本标准差（S）、样本观察次数（n），并将它们代入以下公式计算 t 统计量：4. 将 t 统计量与自由度代入 t 表，得到相应的 p 值。
如果 p 值小于选定的 α 水平，拒绝原假设。
在 Python 中，可以使用 Scipy 的 stats 库中的 ttest_1samp 方法来运行单样本 t 检验。
双样本 t 检验用于比较两个独立数据样本的平均值。
例如，比较来自不同工厂的罐装液体的平均量。
双样本 t 检验的步骤与单样本 t 检验类似，包括陈述原假设和备择假设、选择显著性水平、计算 t 统计量以及比较 p 值。
双样本 t 检验的 Python 实现可以使用 Scipy 的 ttest_ind 方法。
配对 t 检验用于比较同一实体在不同时间点的两个测量值。
例如，测试装瓶培训计划的有效性时，可以比较员工在接受培训前后装瓶率的平均值。
配对 t 检验的步骤与单样本和双样本 t 检验相似，包括陈述原假设和备择假设、选择显著性水平、计算 t 统计量以及比较 p 值。
在 Python 中，可以使用 Scipy 的 ttest_rel 方法实现配对 t 检验。
总之，t 检验在统计分析中具有广泛的应用，可用于检测两组数据之间的显著差异。
在 Python 中，Scipy 库提供了一系列函数来简化 t 检验的计算。
两个样本比较的秩和检验怎么计算？
两个样本比较的秩和检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相等。其检验统计量t可以通过以下公式计算：
t = (R1 - (n1(n1+1))/2) / sqrt((n1*n2*(n1+n2+1))/12)
其中，R1为样本一的秩和，n1为样本一的大小，n2为样本二的大小。
这个检验统计量t服从自由度为n1+n2-2的$t$分布。
在假设两个样本中位数相等时，若t值显著小于临界值，则拒绝原假设，认为两个样本中位数不相等。
这种方法适用于数据不满足正态分布或方差齐性假设的情况下进行假设检验。
它具有较好的鲁棒性和稳健性，在实际应用中得到了广泛使用。
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