判断差异是否显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/24 13:23:54
未必首先要考虑这种生物是什么类型的生物,如果是原核生物,那这个问题的答案可能是肯定的;如果是真核生物,则可能性很小原因很简单,原核生物没有多少所谓的不编码基因,也就是真核生物里所谓的内含子,其DNA的
D我国季风气候显著因为背靠最大的大陆,面临最大的大洋,海陆间热力性质差异明显.而澳大利亚东南部和美洲东南部、巴西东南部都不如东亚季风气候明显,都是因为海陆间热力性质差异不一样,所以他们的只能称为亚热带
先看问题,根据实际提出假设,小于0.05或0.01,那么否定假设,大于0.05或0.01那么接受假设.如果是T检验的话用2-tailed比较,如果是用SPSS的话就直接用sig.(2-tailed)或
作假设检验,男女各实际出现的频数与理论频数之差的平方再除以0.5得到的数,相加,然后与卡方1比较(自己设定置信度).比如抽样调查结果是男53,女47,允许犯错的概率是0.05,那么实际误差是((53-
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
在这个独立样本的t检验中,如你的图,到了这一步的时候,系统已经知道你要检验的变量是什么了,可是它不知道你要检验哪两个组的这个变量.对你这个问题而言,它知道要检验数学成绩,但是不知道要对男、女这两组进行
只有一组数据无法判断数据有无显著性差异只能做出这组数据的平均离差、标准差、方差、平均数等等统计量
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
根据两组样本量n的大小来判定n均小于30或50就选成组设计t检验;否则就选成组设计u检验.
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
这个地方只有两个变量,你怎么用多元回归来分析呢,而且是判断他们是否存在显著性差异,可能做不了,回归分析只能判断变量之间是否存在相关关系.你可以通过t检验或者卡方检验来看看他们是否有显著差异
看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平(通常用0.05),这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问:不显著说明了什么?再答:不显著说明这个解释变量
多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是
"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
方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差
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.
不正确,应该输入一起再问:����һ����û̫����
看sig啊再问:total那行是什么意思?再答:总变异
z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问:谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢?再答:z值无所谓的,只有要看pp大于0.05没有差异再问:不好意思,再问一下,p值是看双侧
需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K