方差检验中p值大于0.05

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.

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

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

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

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：

判别：修正：逐步回归法（1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.（2）以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.

若期望u已知,利用(Xi-u)/&(方差)是标准正太的性质,那么它的平方属于塌方分布,在显著性水平条件下.即可找出其拒绝域!

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

参数的无偏性,是指OLS估计出来的回归系数与真值的偏差不大,可以通俗的理解为“准确性”.参数的有效性,是指OLS估计出来的回归系数波动性比较小.可以通俗的理解为“稳定性”.在有异方差的情况下,多次进行

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

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.

WilcoxonW是Wilcoxonranksumtest检验中的秩和值.根据WilcoxonW值,可以接着计算出其对应的Z值,而Z值近似符合标准正态分布,因此再由Z值计算出其对应的P值（也就是Wil