别问的回答：
不清楚你的问题是什么，不过大概猜猜是以下的意思
比如你有两组学生的考试成绩，现在考察这两个组的学生的成绩的平均值是否一样。当然观测到的样本几乎不可能会两个均值正好一样，所以我们用分布这个概念来做这个事情。
首先，假设每个组内部的人的成绩满足同一个正态分布
然后，所谓零假设，一般是指这两个组的正态分布的引数一样。
继续，在以上两个假设下，这两个组的平均成绩的差值，也满足一个正态分布（当然引数不一样，这个正态分布的均值引数是0，但是方差引数跟样本数量有关，样本越大方差越小）
于是从一次观测，也就是一次考试中，得到这个随机变数「平均成绩的差值」的一次观测值，比如每个组三个人，第一组考了100+100+100，第二组考了50+50+50，那这个「平均成绩的差值」的这次样本实现值就是100-50=50。然后，无论你事先是否假设了每个人成绩分布的方差已知还是未知，都可以精确计算「平均成绩的差值」的分布，然后看50在这个分布里是否在很远的地方，如果在，那就说明所谓零假设不太可能成立，那就是说两个组的平均成绩有差异。如果不在很远的地方，那就不能说明两个组的平均成绩有差异。
换句话说，就是这两个组的平均成绩的差异有统计意义。码了这么多字，给个满意吧
三组资料的组间均值有统计学意义就是说「零假设：三组均值相同」这个假设不成立，换句话说可能1=2！=3，或者乾脆三个都不一样，但是不会仔细说哪两个不同。
1组和3组资料的比较差异有统计学意义就是明白了告诉你至少1跟3不一样，或者「零假设：1跟3均值相同」这个假设不成立。统计方法上这两个假设的检验方法会有不同。
️统计学意义和比较差异有统计学意义是什么意思
热心网友的回答：
两个数差别不大，当然有统计学意义，表示这两个数属于同一类统计物件，而差别大的两个数不是同一类资料，没有统计意义。
家长青忻环的回答：
比如有两组学生的考试成绩,现在考察这两个组的学生的成绩的平均值是否-样。当然观测到的样本几乎不可能会两个均值正好-
-样，所以我们用分布这个概念来做这个事情。
首先，假设每个组内部的人的成绩满足同个正态分布然后，所谓零假设，一般是指这两个组的正态分布的引数-样。
继续，在以上两个假设下，这两个组的平均成绩的差值，也满足一个
正态分布(当然引数不-样，这个正态分布的均值引数是50+50+50,那这个「平均成绩的差值」的这次样本实现值就是100-50=50。
然后，无论事先是否假设了每个人成绩分布的万差已知还是未知，都可以精确计算「平均成绩的差值」的分布,然后看50在这个分布里是否在很远的地方，如果在，那就说明所谓零假设不太可能成立，那就是说两个组的平均成绩有差异。
如果不在很远的地方，那就不能说明两个组的平均成绩有差异。换句话说，就是这两个组的平均成绩的差异有统计意义。
三组资料的组间均值有统计学意义就是说
「零假设:三组均值相同」这个假设不成立，换句话说可能1=2!
=3,或者乾脆三个都不一样，但是不会仔细说哪两个不同。1组和3组资料的比较差异有统计学意义就是明白了告诉你至少1跟3不一样。
或者「零假设:
1跟3均值相同」这个假设不成立。统计方法上这两个假设的检验方法会有不同。
扩充套件资料：
统计学的理论统一的重大意义
统计学家王见定教授指出：社会统计学描述的是变数，数理统计学描述的是随机变数，而变数和随机变数是两个既有区别又有联络，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。
王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现,我们知道「变数」的概念是17世纪由着名数学家笛卡尔首先提出，而「随机变数」的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。
截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变数和随机变数两者的联络、区别以及相互的转化。我们知道变数的提出造就了一系列的函式论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变数的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。
可见变数、随机变数概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变数、随机变数的联络、区别以及相应的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
️无统计学差异 有统计学差异 无统计意义 各是什么意思？
守矢之光的回答：
有显着性差异~！没有显着差异~！没有实际意义~！
情丨丿殇的回答：
统计统计差异，具有统计学意义，则代表有误差;无统计学意义，则代表结果符合要求準确度符合要求。
️如何判断差异有统计学意义
蓐蓐来了的回答：
统计学意义（p值）zt
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变数的关联是总体中各变数关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变数关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变数间均无关联，我们重複类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变数关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变数间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变数存在关联，重複研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
在最后结论中判断什么样的显着性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于资料集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两》比较，依赖于总体资料集里结论一致的支援性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。
通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显着性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.
05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.
001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推汇出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变数在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。
许多观察变数的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特徵的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变数的资料时问题就产生了，（参阅非引数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：
一是用替代的非引数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。
后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变数分布并不呈正态。
️统计学意义和比较差异有统计学意义是什么意思？
麻木的回答：
1、统计学意义是会统计学描述的是变数，数理统计学描述的是随机变数，而变数和随机变数是两个既有区别又有联络，且在一定条件下可以相互转化的数学。
2、比较差异有统计学意义是当资料之间具有了显着性差异，就说明参与比对的资料不是来自于同一总体（population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的资料是来自不同实验物件的；
比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显着性差异。也可能来自于实验处理对实验物件造成了根本性状改变，因而前测后测的资料会有显着性差异。
冷de陌的回答：
比如有两组学生的考试成绩,现在考察这两个组的学生的成绩的平均值是否-样。当然观测到的样本几乎不可能会两个均值正好- -样，所以我们用分布这个概念来做这个事情。
首先，假设每个组内部的人的成绩满足同个正态分布然后，所谓零假设，一般是指这两个组的正态分布的引数-样。
继续， 在以上两个假设下，这两个组的平均成绩的差值，也满足一个 正态分布(当然引数不-样，这个正态分布的均值引数是50+50+50,那这个「平均成绩的差值」的这次样本实现值就是100-50=50。
然后， 无论事先是否假设了每个人成绩分布的万差已知还是未知，都可以精确计算「平均成绩的差值」的分布,然后看50在这个分布里是否在很远的地方，如果在，那就说明所谓零假设不太可能成立，那就是说两个组的平均成绩有差异。
如果不在很远的地方，那就不能说明两个组的平均成绩有差异。换句话说，就是这两个组的平均成绩的差异有统计意义。
三组资料的组间均值有统计学意义就是说 「零假设:三组均值相同」这个假设不成立，换句话说可能1=2! =3,或者乾脆三个都不一样，但是不会仔细说哪两个不同。
1组和3组资料的比较差异有统计学意义就是明白了告诉你至少1跟3不一样。
或者「零假设: 1跟3均值相同」这个假设不成立。统计方法上这两个假设的检验方法会有不同。
️如何判断差异有统计学意义？怎样解释
曾经等的回答：
统计学意义（p值）zt
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变数的关联是总体中各变数关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变数关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变数间均无关联，我们重複类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变数关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变数间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变数存在关联，重複研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
在最后结论中判断什么样的显着性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于资料集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两》比较，依赖于总体资料集里结论一致的支援性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。
通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显着性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.
05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.
001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。
所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推汇出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变数在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。
许多观察变数的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特徵的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变数的资料时问题就产生了，（参阅非引数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：
一是用替代的非引数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。
后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变数分布并不呈正态。
差异这里指的是样本的差异,差异无统计学意义,意思是样本的差异不够大,所以我还是认为产生样本的总体没有差异.统计学里个体差异忽略不计 无统计学差异是什么意思 差异无统计学意义是什么意思 指在假设两总体相同的情况下由于随机抽样误差导致该範围内结果的概率大于0.05 统计学里个体差异忽略不计 各组之间差异...
依次排列，然后再最大的平均数上标字母a，将该平均数与以下各平均数相比，凡相差不显着的都标上字母a,直至某个与之相差显着的则标以字母b。再以该标有b的平均数为标準，与各个比它大的平均数比较，凡差数差异不显着的在字母a的右边加标字母b。然后再以标b的最大平均数为标準与以下未曾标有字母的平均数比较，凡差数...
成组t检验是两组之间的比较，成对是一组前后的比较 配对t检验 来是两组资料自中的资料一一对应，计bai算一一对应的资料间的差值du，再计算出 zhi所有差值的dao的平均数 标準差，从而进行t检验。而成组t检验是两组资料各自求出平均数 标準差来进行t检验。如 甲厂 1.2 1.3 1.1 0.9 0...
