信度检验p值

Mann-Whitney检验考察两个样本是否来自相同的总体,主要用于考察两个样本的位置参数（例如中位数）是否相同,要求样本是有序等级变量或连续型变量；Kolmogorov-Smirnov检验考察两个样

输入数据后,在工具栏选择：分析→比较平均值→单因素anove,两两比较,勾选LSD和Duncan,点击继续；选项,勾选描述性、按分析顺序排除个案,点击继续；点击上图的确定.然后会出来一连串的表.第二个

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

是否接受要看0.006是否是小于卡方临介值,如果小于则接受,大于则拒绝

排序题的信度分析应该是在卡方也检验里面做的,而且也不是叫做信度分析,应该叫一致性检验再问：大侠的说法貌似可行，但能不能具体点？再答：你找一下卡方分析里面做一致性检验的方法讲解就有了

每个维度下的数据算出的是各维度的内部一致性信度,所有数据放在一起算出的是整份问卷的内部一致性信度.一般情况这两个都是要算的,报告时就是各维度信度系数和整份问卷的系数.如果各维度的系数不是很高的话,也可

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

复测信度?就是重测信度吧,测两次结果的相关就可以了.

有的啊,发过来吧我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

郑人有欲买履者,先自度其足而置之其坐.至之市而忘操之.已得履,乃曰：“吾忘持度.”反归取之.及反,市罢,遂不得履.人曰：“何不试之以足?”曰：“宁信度,无自信也.”此文言文讽刺了不懂变通的人.以教育后

信度分析在度量里边.分析——度量——可靠性分析.把你的所有的变量选到框框里边,然后看阿尔法值.spss没办法直接做效度分析.你得用因子分析看效度.如果旋转后因子层面分来了,那就是效度不错.同学你玩不玩

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

不是说不能大于0.9,而是一般情况下设置的问卷很难达到0.9,当然最理想的状态是信度达到1,也就是100%,但这个只是理论上的最可信,而实际上可以说永远达不到,可以无限接近的,最低可以接受的值也是要看

p值就是临界值,P值检验和统计量检验的区别就在于用于检验的量不一样,一个是把统计量代回去检验,一个是把临界值算好与现值进行比较.书上都说的很清楚了时间序列的速度分析指标有:发展速度、平均发展速度、增长

原意是宁可相信量好的尺码,也不相信自己的脚.郑人买履中郑人会“信度,无自信也”是因为郑人固执己见,死守教条,不知变通,不懂得根据客观实际采取灵活对策

表2两组患者后情况比较例（%）组别\x05例数\x05疼痛阳性静脉炎实验组\x0540\x050（0%）\x050（0%）对照组\x0540\x0515（6%）4（1.6%）X2值\x05\x0518

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

P值大于0.05说明该系数不显著.说明该变量对回归方程没有重大的意义,应该替换该变量.