控制变量不显著

不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了

t检验是检验单个变量对数据成不成立,F检验是检验整个方程模型对数据成不成立.假如t检验通过,说明这个变量是正确的,是成立的.

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

首先是三因素交互作用不显著了那就不需要管组间两两比较的交互作用显著与否了,这是一个顺序,前面的不满足后面的么有分析意义.其次如果交互作用不显著了那就直接分析各自的简单效应就好了至于各自主效应显著,是否

欧姆定律保证“电阻不变”是指保证定值电阻的阻值不变,而不是电路的总电阻不变.详细说明如下：1、欧姆定律探究的是两个方面的内容,即：（1）同一导体（即R不变）,则I与U成正比；（2）同一电源（即U不变）

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

建议你先看看有没有类似的论文看看论文里面是怎么进行分析的如果你不会用软件进行操作的话我可以帮你操作再问：嗯，谢谢你，操作问题倒是不大，关键是在于一些统计学原理上，不能很好的联系实际的实验分析，找了一些

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

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

滑动摩擦力的大小跟作用在物体表面的压力有关，表面受到的压力越大，摩擦力就越大；还跟接触面的粗糙程度有关，接触面越粗糙，摩擦力越大；在不控制变量的情况下无法研究它们间的关系．故答案为：压力和接触面的粗糙

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

控制变量定义物理学中对于多因素（多变量）的问题,常常采用控制因素（变量）的方法,把多因素的问题变成多个单因素的问题,而只改变其中的某一个因素,从而研究这个因素对事物影响,分别加以研究,最后再综合解决,

海洋性.亚洲是一个富有多种气候特征的大洲,它所没有的气候类型只有地中海气候和温带海洋性气候!

在5%的显著性水平下不显著,那就看在10%下是否显著,仍旧无法通过显著性检验则可剔除或者引入变量,或者变换函数形式

你此处的0.05,或0.1,在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准,在假设检验中为I类错误),是用于判断差异存在还是不存在的界值点.判断准则：若P>α,可认为各处理间无差异,若P

---对你的提问很感兴趣,为此搜索了一些比较可信的报道资料.---根据这些报道,可以肯定火星上温室效应比较显著；同时研究结果告诉我们,除了因为CO2浓度高带来的与地球类似的温室效应,火星还有某特殊化合

刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值

因为北美洲陆地面积不是特别大,导致海陆热力性质差异相对较小.而且墨西哥湾深入了美洲内陆,是的暖流的作用加强,而且长期维持.气压带和风带季节性移动是存在的,但是影响不大,主要还是墨西哥高原的阻挡,使得水

控制变量的个数,原来一个问题中有多个变量,这些变量都变化的话不利于研究问题.控制变量指的是让其他变量不变,只有一个变量变化.就是化变量为常量.

蜂胶中有多种萜类化合物：特此仅介绍二种：1、双萜：具有抗菌和抑癌活性2、三萜：这就是人参有效成分的皂甙,具有多方面的生物活性.换句话说,蜂胶也有人参的一些主要作用.蜂胶中含有70种以上的黄酮类化合物：