两个组能进行显著性分析吗

听上去有点乱.你确定a和b是两个因素吗?为何要比较a和b的不同水平呢,就像个子矮和体重大这俩根本就是不同纬度的,不适合用来直接比较吧.我推测是你的实验设计或变量设置不清晰,建议你补充说明一下再问：您好

方差分析,不一定适合你的数据,要看你的数据确定方法,看我的用户名,加我,很乐意帮你解决问题

插入\函数\统计\TTEST

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

p小于0.05就是显著找不到p,那就直接让人帮你做,你基础太差我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那这个样本可决系数会不会太小？不过我也不需要把所有解释变量都找出来满足样本可绝系数，我要的结果就是我目

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.

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

β对应的P值大于所给的显著性水平一般取α=0.05意为β对应的变量对因变量的影响明显

要根据散点图来初步估计下大概是什么关系如果比较简单的不建议采用非线性回归,因为要自己构建算式的,比较有难度可以采用曲线回归,它会有一系列常用的曲线模型,你可以根据散点图大致选择几个模型然后结果会输出各

在你整理好需要进行相关系数计算的矩阵后,如x,直接利用下面一句代码就可以实现：[r,p]=corrcoef(x)p矩阵就是所求的检验结果,具体函数的作用可以利用帮助查找helpcorrcoef希望有用

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在

单组卡方分析,非参数里再问：是在非参数检验里面选择哪个？第一是卡方，第二是二项式，第三是游程，第四是1-样本K-S，第五是2个独立样本，第六是K个独立样本，第七是2个相关样本，第八是K个相关样本，选哪

"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

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

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.

以5%显著水平为例两个处理比如10和1,对应字母是a和bcd,如果两组字母中没有重叠,说明在95%置信水平,两者具有显著差异,类似的a和d,a和cd比较,都是说明两处理有显著差异.而a和,ab（都有a

数据处理么?再问：对哒再答：留个邮箱吧

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的