相关性分析不相关,独立样本t检验为何有差异

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

有差异!方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

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

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值~·打个比方,对照组的均值是3.50±0.59,研究组的是4.04±0.45T值-4.318也就是说后面研究组的数据大于对照组的~就是负~

不是很确定,当做抛砖引玉的.将各项目或者题目（是不是您所说的因素呢）得分相加获得总分,然后用被试在单一项目上的得分与总分做相关,就获得每个项目的区分度.效度做内容效度的时候一般都是文字论证分析,不做量

multipleR

正如上一位的回答,你的实验设计没有考虑到两个班级本身的成绩是否就存在着差别当然,你可以事先进行说明,两个班级的基础条件和基础成绩是没有显著差别的之后再分别使用不同的教学方法,然后用t检验,结果的解释是

第一行结果P（0.001）

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

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

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计

在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本,配对样本T检验检验的是相关样本.如何判断是独立样本还是相关样本呢?举例说明:(独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏.考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有

第二个表格中你可以看到3个sig,第一个是方差齐性检验的显著性,P=0.593,代表所比较的两个班级数据的方差是齐性的,剩余两个sig一个是假设方差相等的时候计算出的t值的显著性（sig再问：什么叫做

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

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

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.

t检验没有要求两个组的样本数量必须相同,不相同的也是一样的做

独立样本T检验前首先是要做一个方差齐性检验,也就是看你比较的两个独立样本组的方差是否具有统计学差异,如果有差异,也就是不齐性,说明两个组所属的分布不同,那么等于说两个组单位不同,就不具备可比较的条件,