显著性差异有什么用

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

你怎么联系,熟练spss

这个用单因素方差分析即可,Analyze→Comparemeans→One-WayANOVA,只是数据输入方式要写成两列,第一列写1和2,即1和2分别代表数学和英语,第二列写入是有的数据,然后进行检验

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选（为0的就是此数据在另一列里找不到）；柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问：不是想找两列数有什么不同，

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的,看了之后再谈论Duncan的问题吧,我替别人做这类的数据分析很多的再问：大神还是私密你吧

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

本人不是学这个专业的,对你的问题不是特别清楚,能否麻烦你再叙述清楚些?你说的三个重复时什么意思呢?你的自变量是什么呢?因变量又是什么呢?它们各自有几个水平呢?

属于参数检验的两总体t检验要求样本为正态分布而非参数检验不要求样本正态分布小样本的分布无规律,用非参数（总体均值、总体方差等都是参数）检验一个大样本（一般超过50算是大样本,也可以酌情考虑增减标准）分

你做的是什么检验过程?统计量是什么?

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

多维空间,判断两组数据的分布.应该采用拟合的分析.可以参考平面数据的拟合分析.第一步,要选择合适的座标系.不同的座标系对运算量的影响很大.第二步,建立假设的多维空间的方程,分别判断每组数据与假设方程是

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

p=0.05就是非常多的证据开始否定你的推测p=0.1就是有一些证据开始否定你的推测p越小,推测越不靠谱

晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析（one-wayanova;univerate;repeatedmeasure）、非参检验（卡方检验,crosstable等）都可以来看显著性.你

看最后一个表（成对样本检验）的sig下面的值,这个表就是t检验的结果,sig小于0.05表示显著的差异,小于0.01表示极其显著的差异,从你的数据来看应该是对1和对6都存在显著性的差异.成对样本统计量

是的,你可以参见spss教程.一般是这样的.首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如果这两组是相互独立的,用Independent-Sa

方差分析完全胡扯.方差分析是对定量资料多组分析用的.t检验也不靠谱,t检验是对定量资料两组分析用的.楼主的资料为二分类定性资料.卡方检验是正确答案.

以5%显著水平为例两个处理比如10和1,对应字母是a和bcd,如果两组字母中没有重叠,说明在95%置信水平,两者具有显著差异,类似的a和d,a和cd比较,都是说明两处理有显著差异.而a和,ab（都有a

需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K