单因子变量的统计分析中差异显著和差异不显著怎样解释-搜答案-百度作业网

就是比较前后两组数据存在不同,可以比较不同的年纪之间的学生的消费水平不同,或者不同的车间的工人的生产水平不同；按照得出的不同,对好的方面做出总结,对不好的方面做出建议再问：比如说：有一组实验数据30度

拒绝原假设

1.因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法.它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密

还是别用matlab来做这个了,spss里面单因素方差分析就好了

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

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-

这个用单因素方差分析即可,Analyze→Comparemeans→One-WayANOVA,只是数据输入方式要写成两列,第一列写1和2,即1和2分别代表数学和英语,第二列写入是有的数据,然后进行检验

可以的哈!只要数据是成对的,样本足够大,也就是满足正态、线性关系就可以用相关分析哈!如计分方式没有关系,如果你存在反向计分,那么可能负相关.这个不是问题,作完相关分析之后,你还要用一个变量作为自变量+

答案为：1.x与s中?A.x可能是负数,s不可能2、变异系数的数值?C.可大于1,也可小于1再问：稍微追加下。。x是负数。。能举例吗？？再答：太多了，比如，零下1度地下20米

是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问：能不能详细说一下多重比较的方法和步骤，多谢多谢~再答：

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

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

这个没有关系的啊再问：2×4的重复测量方差分析。组间因素是三个干预组，一个空白组；组内因素是前后测。因为交互作用显著，所以想接下来进行简单效应分析。想从两个角度进行：1.看各组前后测配对t检验。这个没

品种5、2与品种4、1的样本均数有显著差异.不要理解为是品种5和品种2,而应该理解为品种5或者2与品种4或者1.也即品种5与品种4,品种5与品种1,品种2与品种4,品种2与品种1.over.再问：那为

注重方法,同一个问题,可以用多种方法进行分析.艺术性,只有无限趋近.

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

F-检验双样本方差分析20.4621.03平均20.6421.09666667方差0.21090.247233333观测值33df22F0.853040313P(F

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

在百度hi里面给你留言了

是的,就是要作为协变量来进行控制