作业帮方差检验P大于0.05
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 02:21:31
用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数
如果需要进行方差分析,就要进行方差齐性检验,即若组间方差不齐则不适用方差分析.但可通过对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等方法变换后再进行方差齐性检验,若还不行只能进行非参数检验.
主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.
方差齐性检验是方差分析的重要前提,是方差可加性原则应用的一个条件.方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验.方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的.只是所选
方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t
方差齐性不符合说明你的分组不是独立事件,对结果有影响.尝试新的分组满足齐次性后分析.没有齐性的结果没有意义.
0.05就可以.但这也只是取决于你的风险承受度.如果你能承受的只是0.005,那么大于0.005,就可以认为是正态.这里的前提是先认为这个分布就是正态分布,大于0.05（或0.0005）时只是没有足够
v1和v2表示排列在中间的部分观察值被抽出来分成的两部分的观察值的个数.
就是说你的数据不标准,有问题,不能做方差齐性检验哈.大数据时代已经来临,想做一名精通spss,sas,matlab,r等各种高大上软件的数据分析师吗?就来ppv课.免费视频应有尽有哦.再问：怎么解决呢
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
小于0.05表示拒绝原假设,预测结果存在显著性的差异,不可信.
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：
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.
通过T检验可以做出来的.-X是平均值,大S可能是标准差,t是计算出来的t统计量,p是两组之间的差异显著性.做法如下：1.spss数据输入--建立变量,变量1为“科”,变量2为“自信心”,每个变量为一列
先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差
您第一个等方差检验用的levene检验,所以认为您的数据是非正态的；此检验结果认为不具备方差齐性.ANVOA方差分析要求数据来自正态分布总体,并且因子水平之间的方差大致相等（齐性）,所以不应该使用AN
可以,这主要取决于您数据的情况,如果您觉得采用0.05比较好就可以,只是检验的精度更高了.具体的做法是在proc步中加入slentry=0.05slstay=0.05.其实我们一般都会选用0.05精度
这个表示这个方程是成比例的,没截距,不需要常数项
X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2
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.