如何判断一组数差异是否显著

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/19 23:01:09
如何判断一组数差异是否显著
如何进行显著性分析?比如说:某个试验,设7个处理,每个处理3个重复,如何最直接计算各个处理间结果是否达到显著性差异?

利用SPSS进行统计检验在教育技术研究中,经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验,但教学试验的总体往往都有较大数量,限于人力、物力与时间,通常都采用抽取一定的样本作为研究对象

怎样快速判断一组数是否是勾股数

首先看看是不是常用的勾股数如345,6810,51213等,如果不是就用最大的一个数的平方去减剩余两个数中较大数的平方(用平方差公式),看是否等于最小数的平方.这是我常用的方法.

SPSS做出来的T-Test表,如何分析是否存在显著性差异

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

spss如何判断一组数据是否随机

非参数检验中的游程检验:单体样本变量值随机性检验,检验样本是否呈现随机性分布,可用于非数值型数据的随机性检验而白噪声是用于时间序列数据的纯随机性,包括纯随机性和方差齐性两个方面

如何检验一个大样本中男女各占的比例是否有显著差异?

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-

如何用统计学判断一组数据有无显著性差异

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

如何判断一个数是否是质数

根据定义,看看这个数是不是只有1和它本身两个因数.是就是质量,如果还有第三个以上的因数,则是合数

SPSS 如何检验两组数据的显著性差异

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

计算两组间数据差异是否显著

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.

我的一组数据有10个,在判断这组数据是否为正态分布之后能确认是否有统计学差异

什么也不懂,一时失神,竟离开了妇人自我抚慰伤---你时刻让我惊醒眼泪还会时而不时的流下呢我合上眼,想到水.一朵鲜嫩的笑虔诚的祈祷哈哈

求spss大神解答回归结果,回归结果如图所示,请问如何判断是否显著,在什么水平显著.另外R,T,sig,标准系数都有啥用

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

eviews结果分析,如何判断各解释变量的t检验是否显著?

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

请问有什么数学方法判断两组多维数据是否有显著差异?

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

方差齐性检验不齐时,如何比较两组数据是否有显著性差异?

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

如何判断一个数是否为素数

素数,指在一个大于1的自然数中,除了1和此整数自身外,不能被其他自然数(不包括0)整除的数

t 检验如何判断两样本差异显著性

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.

spss中如何检验两个组独立数据是否具有显著性差异?越详细越好!

不正确,应该输入一起再问:����һ����û̫����

SPSS分析怎么判断差异是否显著?

看sig啊再问:total那行是什么意思?再答:总变异

塑料材料的物理性能有差异如何判断材料是否能使用

这个跟您所要使用的材料的物性要求有关,在已知所使用材料的物性要求的前提下,可以叫供应商提供材料的相应的物性报告即可.

如何判断一组数据是否为正态分布?

可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况(推荐Histogram图)