成组T检验 P值

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

估计你本身不是学统计的,这块我们学的时候也是感觉很绕的.首先,P值是一个概率值,检验统计量发生的概率.或者说是当原假设为真的情况下,所得到的样本观察结果或者更极端结果出现的概率.如果p值很小,说明这种

1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才

表格中左4列只是均值、中位数.最右1列是差异检验的结果报告：t值是个统计量,利用了两个变量的均值和标准差计算出来的（有公式,spss软件可自动计算出来）.比如x1变量上,舞弊和控制两组被试之间得分有无

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

要看你的原假设和置信区间如果置信区间是0.1,则拒绝如果是0.05,可以不拒绝t假设假设方差相等统计假设里面一般有相等的,都是原假设相等再问：我没有做假设，置信区间在SPSS统计表格什么地方找？再答：

在回归分析中,t检验就是对回归参数的显著性进行检验；f检验是对回归方程的显著性进行检验.在一元回归中,二者是等价的；在多元回归中,t检验通过则f检验一定能够通过,而f检验通过t检验不一定通过.p值就是

t1、t2、t3、t4的自由度是多少?有自由度就可以求再问：这是样本均数与总体均数做出的对比每个样本均为26例再答：一般t值越大，p值越小。n=26，即自由度为25，查t检验临界值表，得以上四个样本p

你可以将此时的P值写成P=0.000,也可以写成P再问：我用SPSS对一组数据进行T检验，要算它的P值。不知道是不是我方法错误了，按照你说的拓宽小数点位数都是0，是不是看sig这个算P值的？谢谢了~再

F检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

检验水准a与概率P均为两侧的概率.T界值与检验水准是一致通过；样本统计量T与概率P是一致通过.T界值是由检验水准界定的,是T分布两侧概率为检验水准时,横轴上的T值,两者之间的关系是a=P(|t|≥ta

这个表示这个方程是成比例的,没截距,不需要常数项

小于0.01差异性更好!小于0.05有统计学意义.小于0.01有显著差异性

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

你的分析结果有T值,有sig值,说明你是在进行平均值的比较.也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异.从具有t值来看,你是在进行T检验.T检验是平均值的比较方法.T检验分为三种方法：1.单一样本t

t值等于系数除以标准误,t值和p>|t|是一个意思,都是看回归结果是否显著,p>|t|越小越显著,对应的是10%、5%、1%水平显著.若是零,说明,在1%水平上都显著.