独立样本T检验有显著差异的怎么标

sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据

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

t检验的计算涉及两个主要的统计量,一个是均值差,另一个是标准误,因此,t检验的大小也是由二者共同决定,并不是说均值差异看起来很大,t值就一定显著,如果你的标准误过大,表明你的取样可能存在问题,这会影响

F检验就是方差分析,它是T检验的升级版.两种检验都可以针对相关样本的平均数差异,只是F检验能够检查两个以上样本的平均数差异,而T检验只能检查两个样本.但是,F检验其实也可以检验两个样本的平均数差异,只

分析结果：差异不显著.独立样本t检验,首先看方差是否齐性,也就是前面的F值和sig,因为sig小于0.05,表明两组数据方差不齐,那么后面的就看“假设方差不相等的一行,sig=0.217,大于0.05

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

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

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变

独立样本和配对样本都是检验两组均值的差异如果超过两组的均值检验,就像你这个就应该使用单因素方差分析,oneanova

给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同,于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高,这里每个人就有两个值,这里出现了配对,然后考虑每个人的早上和晚上身高的差,这样就可以构造

独立样本的T检验过程用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体,相当于检验两个正态分布总体的均值是否相等,即检验假设Ho：μ1=μ2是否成立,此检验以T分布为理论基础.配对样本用于检验两个相关的样

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

不显著.首先,你得看两组数据变异数相等性的F检验,若显著（sig.的值

分组变量就是地区,你在数据里这个变量输入1-7个值,输入的个数是A地分数的个数,2-7也一样.检验变量就是分数,对应分组变量的1-7,对应输入各地区的分数.在非参数的K独立样本检验中,分别输入检验变量

具体说说你的变量设置.一般来说,你这批样本有900个数据,为什么不都用呢.排除异常值是需要有足够理由呢,否则不能排除不用.你所说的随机抽取若干个点,听上去不很靠谱啊.

应该是方差吧

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作