两组之间的独立样本方差分析结果

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 07:38:12
两组之间的独立样本方差分析结果
如何看spss独立样本T检验的结果

1.在F值这一栏中,0.000<0.05,有差异,说明两样本方差不齐.第二栏本来就没有数据的,因为是两样本之间方差齐性比较,只有一个F值.2.有两个t值,是因为计算机把方差齐和方差不齐两种情况的

二项分布的各个样本是相互独立的吗?各样本和均值之间是相互独立的吗?

样本当然是独立的,这是样本定义.期望是一个数.对呀,如果独立,n倍的均值服从N(nμ,nσ平方)

单因素方差分析、完全随机设计方差分析和随机区组设计的方差分析,三者之间有什么区别?怎么鉴别一组资料属于哪种方差分析?

完全随机设计方差分析和随机区组设计资料方差都属于单因素方差分析.完全随机设计与随机区组设计的区别在于:1.完全随机设计没有把混杂因素(如年龄、体重等)考虑进去,而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素

关于spss中做独立样本t检验和单因素方差分析

只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站

单因素方差分析,与独立样本t检验

方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问:谢谢!如果方差不齐,用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗?

spss 独立样本t检验结果分析

第一行结果P(0.001)

spss独立样本T检验的结果分析

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

谁帮我看看,SPSS独立样本T检验的结果

二者存在显著差异再问:你好,可不可以从里面的每一个项目的含义说明一下含义和统计学意义?写东西需要详细资料,谢谢!

SPSS统计两个独立样本T检验,结果如下:独立样本检验方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验差分的 95%

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

用spss计算方差分析,结果其中一组有两个样本(cells)含量

用SELECTCASES功能,选择达到要求的CASE即可再问:在哪个目录下面?analyze吗?再答:在data下

单因素方差分析和独立样本T检验有什么差别?用单因素方差分析两组数据的显著性合理吗?求专业解释.

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,(单因素嘛,第一个自由度是2

SPSS方差分析的结果怎么看呢?

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

spss独立样本T检验分析发现,两个组之间样本个数不同,怎么分析?求教了

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

什么时候用独立样本T检验什么时候用方差分析

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问:两组数据的时候不能用方差分析吗,如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢,就只能用独立样本T检验

关于统计里两独立样本T检验的结果,给出了3个p值,有大于0.05的,也有小于0.05的,该怎么解释这个结果?

两独立样本的T检验,当然是考虑t统计量的伴随概率两独立样本方差相等时,P-值=0.081两样本方差不等时,P-值=0.045至于具体应该选择哪个,要根据方差确定

求分析spss结果.做的独立样本检验,只是设置了变量控制组 组变量实验组,其他是原来的设置,

你这个是独立样本T检验,主要看independentsamplestest里面的两个数据,一个是方差齐性检验,就是levene'stestforofvariances中的sig值,若是大于0.05,则

spss中独立样本t检验与meas、单因素方差分析的区别

t检验用于比较两组均数是否有差异:单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.

在单因素方差分析中sig值等于0是什么意思?LSD两两之间的比较.

P值为0再问:那我该怎么分析啊?谢谢啦

关于统计方面的知识:请问我想比较两组数据之间有误差异性,是用独立样本T检验还是非参数检验,

选用非参数检验的情况有:①总体分布不易确定(也就是不知道是不是正态分布)②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等(比如一段的数据是>50,是一个开区间).一般可以选择参数