http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/ 通过网站分析与数据分析实现网站优化 Tue, 21 Apr 2015 08:18:18 +0000 hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.5.1 http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1501 T检验和卡方检验 | 内容采集 Thu, 12 Feb 2015 05:49:08 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1501 [...] 出自：http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/ [...]

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1500 joegh Mon, 19 May 2014 12:34:13 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1500 @ailieven: 感谢你购买我们的书，你说的这个地方确实有问题，是我们当时做校验的时候不够仔细，抱歉。
这里的0.0398应该改成0.0149，以图片红框的数值为准。

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1499 ailieven Sun, 18 May 2014 05:26:42 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1499 你好，我在当当网选购了你与蓝鲸的作品网站数据分析实战，现在正好看到卡方检验和T检验这里，发现书中你在描述T检验中好像有个错误:书中说只需要关注单尾的P值（红框）的大小，这里的P值等于0.0398小于0.05（P75页）

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1498 猪头四 Wed, 11 Dec 2013 13:51:00 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1498 @猪头四: 解释下其中的一句：我觉得小样本数据应该选择比较高的置信度，如99%（正常选择95%）

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1497 猪头四 Wed, 11 Dec 2013 13:40:37 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1497 @joegh: 谢谢回复，第1点弄明白了，关于第2点，我查了资料，我觉得小样本数据应该选择比较高的置信度（正常选择95%），您看我这样理解对不对，我找的资料中有一个是这样解释的“确定置信水平究竟是百分之几，决定于内部控制的健全状况和运用状况如何。也就是说，在内部控制的完备状况和运用状况均属良好的情况下，选择80%的置信水平就可以了，但当内部控制的完备状况和运用状况并不充分时，就必须选择95%乃至99%的置信水平。”

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1496 joegh Wed, 11 Dec 2013 02:50:30 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1496 @猪头四: 这个具体的解释可以参考统计学的教材。
1、置信度指的是用样本数据估计总体时选择的可信程度，这里的比较同样基于样本数据来推测总体是否存在差异，所以95%是指用样本存在的差异性推测总体存在差异的可信程度。
2、置信度是人为定的，为的是确定从样本推测总体的准确度需要达到多高。当然样本数据越多时，样本对总体的解释越完全，所以在相同的置信度下，只要样本存在较小差异就可以推测出总体有差异；样本数量较小时，需要保存样本的差异度较大才能得出总体存在差异的这个结论，因为小样本对总体的解释能力有限或样本可能的数据波动会比较大。

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1495 猪头四 Tue, 10 Dec 2013 13:59:59 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1495 我有两个问题：
1. 在置信度95%的情况下两者存在显著性差异，我是不是可以理解为在样本数据95%可信的情况下，两者存在显著性差异
2. 置信度的选择是不是和样本的大小有关，如样本数量很小时，如只有几百个，是不是选择置信度90%更合适些

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1494 mrmar Thu, 15 Aug 2013 16:12:42 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1494 非常好，很实用。

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1493 大大只 Fri, 31 May 2013 02:42:46 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1493 你好，方法不错，这里我有一个疑问就是：如果我们分析的目的是想知道改版是否对网站产生显著影响，那么我们是否可以直接拿改版前后的两个总销售额进行简单对比就行了吗？如果改版后总销售额比改版前显著增长，我们大可以认为改版是有效的，能否这样呢？哈哈，我只是个学生，问题水平有限别见怪

]]> http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/#comment-1492 Google Website Optimizer报告解读 | 行走在互联网路上 Tue, 17 Jul 2012 06:28:54 +0000 http://webdataanalysis.net/?p=1021#comment-1492 [...] 　　之前在T检验和卡方检验这篇文章介绍过可以使用卡方检验的方法来比较二项分布数据间的概率是否存在显著差异，但卡方检验只能检验差异的显著性，没法直接说明某组样本的概率有多少的几率超过另外一个样本，所以在GWO的报告里面没有使用卡方检验，而使用了单尾Z检验。当样本数量超过30的时候，我们一般会使用Z检验来替代T检验比较两组独立或配对样本间的均值差异，因为这里只是为了证明一组样本概率明显超过另外一组样本的可能性，所以使用了单尾检验。计算Z统计量的公式如下： [...]

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