Sig.为1

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 15:58:47
在spss中进行多元逐步回归分析,常数项sig值接近于1,这种结果可以接受吗?

常数项的显著性水平不是很关键,X各项的才是重要的,以你列出的显著性水平看好像这些模型是都不能用呀一共只有四个自变量吗那你就先构造包含四个自变量的回归方程,先去掉最不显著的,应该是X1从你的模型看你对逐

做两配对样本T检验,好几组的sig(2-tailed)值都为.000,

是差异显著的由于spss报表空间有限,如果sig再问:问一下,如果一组T检验结果为sig值大于0.05,但是sig(2-tailed)为.000.另外一组T检验结果为sig值小于0.05,但sig(2

给位spss高手,为什么每一项系数后面的sig都大于0.05?我用常数项为o重新拟合,还是sig大于0.05

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.(调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供)再问:我是用来做化合物结构活性影响因素的,那这些结果可以用来构建方程吗?再答:不显著就

casio手表的sig是什么意思

SIG的意思是整点报时

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

急,用spss软件,计算spearman相关系数为0.073,sig为0.000,双侧T为0.01,这算有显著性吗?

sig说明你的变量之间肯定存在相关关系,相关系数非常小说明你的相关是很弱很弱的相关,要是说显著性的话,毫无疑问你的数据肯定是显著相关的,只是相关很弱.ppv课,大数据培训专家,最权威的学习网站,学习s

spss分析中 常数项constant sig值为0.89 是常数项不显著吗?模型有效吗

常数项是否检验有争议,多数学者倾向于不对常数项检验.可以把常数项的复选框去掉再做一遍看看结果会不会更漂亮

spss中,Pearson Correlation为-0.983,Sig. (2-tailed)为0.116,说明了什么

pearson系数为负且绝对值接近1,说明两个变量负相关,Sig.(2-tailed)是显著性检验,判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致

spss结果分析 Anova(b)模型 平方和 df 均方 F Sig.1 回归 7.683 1 7.683 170.3

关于模型整体F值为170.302,此F值下的概率Sig为0.0000,即接受H0的概率为0.0000,H0的假设为模型不显著,所以接受H1,该模型显著关于系数t值和Sig的含义同上,结论不变标准的线性

英语翻译O.T.S的手表,英文缩写:ALM.SIG.SNZ.还有1/100SEC是什么意思,

ALM:闹铃开启,SIG:整点响报,SNZ:间歇闹铃START/LAP:闹钟或者整点报时设定、在设置时是切换、秒表归零.1/100SEC是秒表计时的精度,应该是你按下秒表后,会转得很快的那个指针的精度

医学中的sig是什么意思

是的!SIG是拉丁文,意思是用法用量就是叫你每次3片每天2次,BID是每天2次

请问医生sig 1# tid 10 和sig use ext Bid是什么意思啊

sig1#tid10(d)医嘱:(每)日3次,1次1片,连服10(天)siguseext(ernal)bid医嘱:外用,(每)日2次供参

spss统计结果我做的是T检验,结果为:F=33.234 sig=0.000T检验第一行t=9.186 sig(2-ta

第一行是方差齐性的情况,第二行是方差不齐的情况,F的显著性水平为0.000,表明方差不齐,应该看第二行的t检验的结果.t检验的显著性水平为0.000,说明两个群体有显著差异.

肯德尔相关系数为0.259,sig双侧为.000**.在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的.

受教育2和获工作时间9的相关系数在.001水平显著,相关系数为0.259,这应该是统计上的标准表达方式.这个结果就表明这两个变量具有共变关系,受教育2越高,获工作时间9越高.这样解释就行了吧另外好像一

spss中sig值全部为0?这是什么问题?急,谢谢

sig的值代表显著性检验的P值,一般情况下,如果P值大于0.05,说明差异不显著或没有意义,如果P值小于0.05,说明差异显著或方程具有意义.再问:我是问全为0咋办?求解~再答:全为0说明P值小于0.

spss结果分析   .     (1)方程的sig=o.o

那个b不用管它.,他下边不是解释来着b是什么意思了嘛,不用管撒.你说的情况是有可能的.其他可能:你是不是没有把数据标准化?你检查共线性没有?你数据量是否过小(一般应为变量数的十倍)解决方法:去掉几个变

sig=1

非常不显著