对于拒绝原假设,不具备显著差异的,如何进行再分析?

华北平原距海近,属于温带季风气候,气候湿润,降水较多.塔里木盆地深居内陆,四周有高山阻挡,水汽难以到达,气候干旱降水少,属于典型的温带大陆性气候.

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

D我国季风气候显著因为背靠最大的大陆,面临最大的大洋,海陆间热力性质差异明显.而澳大利亚东南部和美洲东南部、巴西东南部都不如东亚季风气候明显,都是因为海陆间热力性质差异不一样,所以他们的只能称为亚热带

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{接受H0︳H0不真}是犯了以假为真的错误,是第二类错误,如题设概率为y.因此{拒绝H0︳H0不真}是上述事件的对立事件,概率是1-y.答案P{拒绝H0︳H0不真}=(1-y)

这是犯了以真为假的错误,这个错误的概率是x.再问：能具体讲解一下吗？我不怎么理解再答：{拒绝H0︳H1不真}：表示备择假设不对，在这个条件下意味着原假设是正确的，即人们所谓的原假设是真的。现在拒绝了原

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

要看这个显著性水平值是多少?如果小于0.05,就要拒绝零假设.一般005是拒绝零假设的最基本的一个数据了.再问：显著性水平α=0.05，我的结果是P=0.05再答：就是说正好拒绝零假设。

拒绝原假设接受备择假设,就自然而然有可能犯第一类错误,第一类错误（Ⅰ类错误）也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误.我们自然不希望出现这种错误,所以需要注意的就是把显著性水平

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

您好：1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；2.符合正态分布的话,继续进行独立样本T检验；3.独立样本体检验的结果显示中,SIG小于0.05的话说明两组数据方差非齐性,这时要看t-test的第

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

什么是显著性水平?:估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示(1-α为置信水平).α从0.1变为0.01,则错误概率变小,原拒绝H0,则现在可能接受,也可能拒绝.选B

通俗点说,那个P值是指“接近原假设的概率”,例如T统计量的P值,是指参数接近0的概率（因为原假设是参数为0）,我们一般用5%的显著性水平,如果P值小于0.05,即参数等于0的概率小于0.05,我们就可

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

你从样本的角度的猜测是有道理的,其实你直接从假设检验的原则出发就能发现为什么会这样了：对这种简单假设检验的问题,假设检验的原理是给定的犯第一类错误的概率,尽量使得犯第二类错位的概率小,你把两个分布（原

海拔（绝对高度）相对高度

z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问：谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢？再答：z值无所谓的，只有要看pp大于0.05没有差异再问：不好意思，再问一下，p值是看双侧