给出平均数的差异显著性检验结果,怎么看方差齐性不齐性

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

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

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.

是看P值.如果采用独立样本T检验,首先要看这些样本是否符合“正态性”、“独立性”和“方差齐性”,故在SPSS中会给出“方差齐性”的F检验结果,如果F检验为方差齐性（P〉0.05）,则再看T检验中的P值

t检验的计算涉及两个主要的统计量,一个是均值差,另一个是标准误,因此,t检验的大小也是由二者共同决定,并不是说均值差异看起来很大,t值就一定显著,如果你的标准误过大,表明你的取样可能存在问题,这会影响

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

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的,看了之后再谈论Duncan的问题吧,我替别人做这类的数据分析很多的再问：大神还是私密你吧

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

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

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作

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.

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

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.

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的