主体间效应的检验的结果分析

2.6222972200a；4.6780827533ab；6.1196116900b,大概是这样标!小写有差异,大写有显著差异.完毕

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

制定OOS处理标准操作规程,保证在检验工作中出现的超标结果(OOS)得到全面分析和正确处理,确保检验结果的真实可靠.ToformulatestandardprocessingprocedureforO

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

看z和PP再问：非常感谢，你知道怎么做多因素分析吗？。。。

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

因素A和因素B都有显著的主效应,但是没有交互作用有可能说明有其它未考虑因素左右影响因素B在此基础上左A如果4组中只有1组是这样的请核查数据不如就用StructrualEquationModelings

假定一股气流遇到一座高山,它翻过高山然后下降到山背面与原来高度相同的地方.气流本来有不少水蒸气的,当它向上爬升时,因为高空气压较低,那么这股气流的空气就要膨胀.我们知道,气体膨胀温度就会降低.气流温度

我们老师也布置了这个,唉

先进行单因素分析,可选用卡方检验,因为你所说的自变量均为分类资料,进而筛选对因变量有影响的自变量；然后将入选的自变量进行多因素分析,如Logistic回归分析,可选用逐步回归,进而判定自变量对因变量的

你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的

这个图也可以解释税收的收入效应和替代效应       从税收对纳税人的影响来看,一般可产生收入效应或替代效应,或两者兼有.&nbs

SPSS软件、eviews软件都能实现.可以简单地这样理一般回归得到结果是“估计自变量变化时,因变量的变化”,逻辑斯蒂回归结果是“估计因变量发生的概率随自变量的变化”

你回归的这10个lag项中,如果至少有一个是显著的,那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设.而你的结果显示,lag7是显著的,p值再问：姐很穷啊，额。这个，我没有做arma模型。。是小于0.1就显著

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00