题目
本课程提到差异即相关最佳的意思是 A 有差异就是相关 B 差异性的假设检验方法比如 t F 秩和和卡方检验当拒绝 H 0 接受 H 1 时 即 P < 0.05 时意味着分组变量与检验变量存在着统计学上的关联性 C 相关分析可以用于不同组的均数或者不同组的率是否存在着差异 两者结果是一致的 D 差异的统计学方法和相关分析的统计学方法内在具有统一性
本课程提到差异即相关最佳的意思是
A 有差异就是相关
B 差异性的假设检验方法比如 t F 秩和和卡方检验当拒绝 H 0 接受 H 1 时 即 P < 0.05 时意味着分组变量与检验变量存在着统计学上的关联性
C 相关分析可以用于不同组的均数或者不同组的率是否存在着差异 两者结果是一致的
D 差异的统计学方法和相关分析的统计学方法内在具有统一性
题目解答
答案
差异和相关性是统计学中两个不同的概念。差异主要用于比较不同组之间的差异性，可以通过假设检验方法（如t检验、F检验、秩和检验、卡方检验等）来进行判断。当我们拒绝原假设H0并接受备择假设H1时，通常意味着分组变量与检验变量之间存在着统计学上的关联性，即存在差异。
相关性则用于衡量两个变量之间的相关程度，可以通过相关分析来进行计算。相关分析可以判断两个变量之间是否存在线性关系以及关系的强度和方向。相关分析的结果通常用相关系数来表示，常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示正相关关系强，接近-1表示负相关关系强，接近0表示两个变量之间没有线性相关关系。
因此，选项B是正确的。差异性的假设检验方法可以判断分组变量与检验变量之间的统计学关联性，而相关分析可以用于衡量两组均数或者不同组的率是否存在差异，两者的结果是一致的。选项A、C、D都没有准确描述差异和相关性之间的关系。
解析
步骤 1：理解差异和相关性的概念
差异性通常通过假设检验方法（如t检验、F检验、秩和检验、卡方检验等）来判断不同组之间的差异性。当拒绝原假设H0并接受备择假设H1时，意味着分组变量与检验变量之间存在统计学上的关联性。相关性则通过相关分析来衡量两个变量之间的相关程度，通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
步骤 2：分析选项
A选项：有差异就是相关。这个选项不准确，因为差异和相关是两个不同的概念，差异性检验和相关性分析分别用于不同的目的。
B选项：差异性的假设检验方法比如t、F、秩和和卡方检验当拒绝H0接受H1时，即P<0.05时意味着分组变量与检验变量存在着统计学上的关联性。这个选项准确地描述了差异性检验的意义。
C选项：相关分析可以用于不同组的均数或者不同组的率是否存在着差异，两者结果是一致的。这个选项不准确，因为相关分析和差异性检验是两种不同的统计方法，它们的目的和结果并不一致。
D选项：差异的统计学方法和相关分析的统计学方法内在具有统一性。这个选项不准确，因为差异性检验和相关性分析是两种不同的统计方法，它们的内在原理和应用目的并不相同。
步骤 3：选择正确答案
根据以上分析，选项B是正确的，因为它准确地描述了差异性检验的意义，即当拒绝原假设H0并接受备择假设H1时，意味着分组变量与检验变量之间存在统计学上的关联性。
差异性通常通过假设检验方法（如t检验、F检验、秩和检验、卡方检验等）来判断不同组之间的差异性。当拒绝原假设H0并接受备择假设H1时，意味着分组变量与检验变量之间存在统计学上的关联性。相关性则通过相关分析来衡量两个变量之间的相关程度，通常用相关系数来表示，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
步骤 2：分析选项
A选项：有差异就是相关。这个选项不准确，因为差异和相关是两个不同的概念，差异性检验和相关性分析分别用于不同的目的。
B选项：差异性的假设检验方法比如t、F、秩和和卡方检验当拒绝H0接受H1时，即P<0.05时意味着分组变量与检验变量存在着统计学上的关联性。这个选项准确地描述了差异性检验的意义。
C选项：相关分析可以用于不同组的均数或者不同组的率是否存在着差异，两者结果是一致的。这个选项不准确，因为相关分析和差异性检验是两种不同的统计方法，它们的目的和结果并不一致。
D选项：差异的统计学方法和相关分析的统计学方法内在具有统一性。这个选项不准确，因为差异性检验和相关性分析是两种不同的统计方法，它们的内在原理和应用目的并不相同。
步骤 3：选择正确答案
根据以上分析，选项B是正确的，因为它准确地描述了差异性检验的意义，即当拒绝原假设H0并接受备择假设H1时，意味着分组变量与检验变量之间存在统计学上的关联性。