显著性差异用什么模型检验

这是拟合优度检验,首先把数据输正确原假设：无显著性差异.备则假设：有显著性差异.SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57.将得出的卡方值的显著

(1)由于是沿着河流采样,数据不具有独立性.(2)应上每个采样点进行重复取样(至少有2次取样),才能比较5个采样点的浓度是否存在显著性差异.检验方法：单因素方差分析.

你想多了.这个肯定做不出来的.你只能用spss做出结果以后,在自己制作图.柱形图可以用spss里带的模块做,那个数字什么的要自己加的.

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

显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设.其基本步骤如下：第一：提出统计假设H0和HA.第二：构造统计量t,并根据样本资料计算t值.第三：根据t分布的自由度,确定理论临界值t

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计

F检验就是方差分析,它是T检验的升级版.两种检验都可以针对相关样本的平均数差异,只是F检验能够检查两个以上样本的平均数差异,而T检验只能检查两个样本.但是,F检验其实也可以检验两个样本的平均数差异,只

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

两个数据比较大小就可以了.至少两组数据才需要显著性差异分析.

你做的是什么检验过程?统计量是什么?

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

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

t值小于2.1,说明在0.05的显著性水平下差异不显著,t值大于2.86说明在0.01的显著性水平下差异显著.

看最后一个表（成对样本检验）的sig下面的值,这个表就是t检验的结果,sig小于0.05表示显著的差异,小于0.01表示极其显著的差异,从你的数据来看应该是对1和对6都存在显著性的差异.成对样本统计量

不能用t-test检验差异性,但频率可以用交叉表中的卡方检验差异显著性.通过检验,结果为：X2=79.347,df=1,P=0.000<0.001说明,两种频率之间存在极显著性差异.

方差分析完全胡扯.方差分析是对定量资料多组分析用的.t检验也不靠谱,t检验是对定量资料两组分析用的.楼主的资料为二分类定性资料.卡方检验是正确答案.