用prism做显著性
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/18 00:14:06
这是拟合优度检验,首先把数据输正确原假设:无显著性差异.备则假设:有显著性差异.SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57.将得出的卡方值的显著
控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。
你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问:表格下面的那行小字写的0.01不用管吗?再答:看相关系数,第一个图是0.439,
两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的
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
不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相
就是因子2比3显著,3比1显著,1比4显著.好好看看书吧,就是可以通过Duncan检验来标字母abcd,表征各因素之间的差异显著性
泼森死照木
是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问:能不能详细说一下多重比较的方法和步骤,多谢多谢~再答:
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?
先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p
5种植物一起建.每个数据都要输入.
做出方程后,点击view——coefficienttest——waldcoefficientrestrctions
首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该
单组卡方分析,非参数里再问:是在非参数检验里面选择哪个?第一是卡方,第二是二项式,第三是游程,第四是1-样本K-S,第五是2个独立样本,第六是K个独立样本,第七是2个相关样本,第八是K个相关样本,选哪
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:下面的那个表的内容是不是在上面那个表上面也能看出来?区别就是下面的表更直观一点吗?再答:
pwcorr,变量1变量2,sig就可以了
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
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
这个问题可以用灰色系统理论来解决(其实很简单,只要套用一些公式,术语就行,但我课本不在身边,所以只能把基本思路说一下)专家给分1.把专家给的排名化成百分制,专家给分用X表示,观众用Y2.把数列X中各项