独立样本t检验中,如果方差齐性检验结果为方差不齐,该对实验结果作何判断

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问：这个我知道，我就是想问方差齐性，t检验结果sig

如果对照组和实验组的数据基于相同对象,比如67和165是一个人在餐前和餐后的血糖值,则使用配对样本检验.否则,使用独立样本检验.

sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据

在统计学中,两个独立样本做统计比较时,首先需用拟正态分布检验样本分布情况,如果不属正态分布,两个独立样本则要用非参数检验的两个独立样本u检验；如果属于正态分布,则采取取以下方法：1.样本量不同,可以采

两种理解方式,你自己选择：1.独立和配对的标准误不同,算出来的话独立的大,所以相应t值减小,p值增大,这样一来独立的结果较配对的结果在t分布图的左边,这样就有更多的机会纳伪,更少的机会弃真,所以增加了

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

第一行结果P（0.001）

左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.

不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

“两独立样本T检验”需要方差齐性检验,然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验,在软件操作中会有相关选项,具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验百度经验”.

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问：我没有做假设，置信区间在SPSS统计表格什么地方找？再答：

T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.

1.在F值这一栏中,0.0000.05说明结果无差异.另外,如果F值这一栏中两样本方差齐的话.结果看第一栏中,t=0.028和P值就行了.在sig.（2-tailed）中,两栏的数据时都是0.978很

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义