方差齐不齐是看组内还是组间

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/12 07:43:05
方差齐不齐是看组内还是组间
还是概率论,求方差的,

D(X-3Y)=DX+9DY=6^2/12+9(2/3)=3+6=9再问:2/3是怎么算出来的?我就是不知道这个再答:....EY=-1(1/3)+1(1/3)=0EY^2=(-1)^2(1/3)+1

方差齐性的疑问!方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?方差齐就说明各组件方差相等?那方差分析时若方差齐,岂不是各组

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答:方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答:“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

您好,想请教下关于析因设计(单变量多因素方差分析),方差不齐时能否使用SPSS处理的问题.

理论上说,方差齐次是做方差分析的前提条件,当方差不齐时,考虑数据转换,使方差齐了再进行方差分析,或者用非参数检验.我做的是析因设计的双因素方差分析,跟你的好像有点区别.不过我有看到资料说,在进行多因素

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

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

SPSS独立样本T检验,方差不齐,不齐的sig又显示均值相同,这怎么解释?两样本到底有没有差异?

独立样本T检验结果中含两种检验:方差齐性(Levene)检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

方差

解题思路:同学你好,本题目主要是利用均值方差定义解方程组,注意可以直接求解,也可以巧解解题过程:最终答案:4

如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析?

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

SAS ANOVA方差分析,方差不齐怎么办?

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

五组数据进行单因素方差分析,方差不齐,求SPSS的秩和检验的步骤

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

在统计学中,t检验,检验方差齐性时F=4.185,P=0.05,方差是否齐性?t值选择假设方差相等的还是不等的?

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:

英语翻译经方差齐性分析后方差不齐的多组数据间比较采用Kruskal-Wallis非参数检验.以P

这话的意思似乎应该是:多组数据经方差齐性检验后方差不齐(因此不能使用方差分析),采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

方差是越大越稳定还是越小越稳定?

越小越稳定方差越小,原来的差就越小,幅度就越小

心律不齐 应该吃什么药,还是怎么办

其实不用太紧张,不用特别吃什么药的,我从小就心律不齐,也没吃过药,只要注意休息,别过度运动,别给自己太大的压力,情绪上不要有太大的起伏,就没什么事.自己在各方面上注意点就行了.祝你身体健康~

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

两因素被试间方差分析,方差不齐性怎么办啊?

数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.

对3组方差不齐(非正态分布)的数据进行均数比较,能用单因素方差分析么?目前用了Kruskal-Wallis检验

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问:不好意思,能稍具体么,怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

均方差是标准差还是方差

是标准差标准差(StandardDeviation),也称均方差(meansquareerror),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.