sig>0.05方差齐

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/07 21:36:30
sig>0.05方差齐
二因素方差分析:如果SPSS的ANOVA表中的两个主效应sig都小于0.05,但交互作用的sig大于0.05,那要如何分

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

给位spss高手,为什么每一项系数后面的sig都大于0.05?我用常数项为o重新拟合,还是sig大于0.05

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.(调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供)再问:我是用来做化合物结构活性影响因素的,那这些结果可以用来构建方程吗?再答:不显著就

SPSS独立样本T检验分析:如果方差是齐性的,sig

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig

spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值(R的平方)将是不准确的,即使你重新拟合.再问:

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

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

SPSS中独立样本T检验中,方差 levene的结果如何看?如何根据F值,sig值判断啊?

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

怎么用F值和Sig(概率)值判断方差齐性是否齐性?

方差是否齐不是这样检验的,专门在spss中有\x0dOne-WayANOVA对话方块中,点击Options…(选项…)按扭,\x0d勾Homogeneity-of-variance即可.它会产生\x0

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:

spss二元logistic回归分析结果常量SIG>0.05可以构建模型吗

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问:大哥(姐),做财务预警模型要有ST公司,我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗?

医学中的sig是什么意思

是的!SIG是拉丁文,意思是用法用量就是叫你每次3片每天2次,BID是每天2次

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

求教统计学中的pearson correlations中的sig.(2-tailed)小于0.05意味着什么?

pearson是你选择做相关检验的方法,sig是这种检验方法对应的显著水平(p值).sig小于0.05说明两组数据有显著相关性,再问:sig小于0.05是否意味着我的统计方法是错误的,是不是方差不齐没

spss 回归分析结果F的sig.0.05表示什么意思

说明,回归系数无效(不显著).回归方程未通过检验,不可用.

sig=1

非常不显著