spss中的F检验参数

SNKLSD或者dunett都是基于方差分析的,不适用于非正态的检验,K-W检验如果得到拒绝H0的结果,认为总体分布不同,要进一步确定哪两个总体分布不同,需要使用Nemenyi法检验.这个检验在SPS

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

如果是自变量只有一个（单因素）做单因素方差分析就可以了,就是楼上说的,点击Analyse——Comparemeans——one-wayANOVA.如果自变量是两个或以上,就要用多因素方差分析了.点击A

Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.秩和=平均秩×例数,所以判断哪组数据较低,要看平均秩(Rankmean),类似均数(mean),是平均的排序号,但不是真实的值.

用独立样本t检验比较每一个问题的得分男生和女生有无差异,也可对10个问题的总分进行t检验

跟据所有可能的因变量进行估计,建立多元线性回归方程,根据最小二乘原理,求解各系数,但因变量项N多时,解线性方程组会变得相当困难,我们常用高斯消去法与消去变换来求解多元线性方程组比较常用.具体运算比较复

选择菜单analyze（分析）——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量（X）选入Variable(s)列表框中,点O

不同分析方法里面的F值是有些差别的含义的,当然本质上都是属于方差分析的原理.比如就是在方差分析中,可以理解为F值越大,差异越显著,但还是要先看sig的值是否显著,如果sig没有达到显著效果,即使F再大

最好是描述一下,就简单描述一下.结果的话,主要看的是p值.p值大于0.05,接受原假设,p值小于0.05,拒绝原假设.再问：可是用软件做出来的t值在结果里面是哪一个呢？这个好像比较少用到t值再答：你指

连续性数据在满足要求的情况下使用三组方差分析不满足正态性和方差齐的话,使用非参数的K-W检验不过得出sig=0.000

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

SPSS里crosstabs的卡方检验用于列联表行变量与列变量的独立性检验,而非参数检验中的卡方检验属于卡方拟合优度检验,用于考察多分类变量数据的拟合情况（例如星期一至星期五这五个工作日的销售量是否一

非参数检验就是在不了解总体的分布情况下的检验方法,这就是区别于t检验的特点.两配对样本t检验：检验一组数据变化前后是否存在差别,此时数据不是独立的,比如说喝减肥茶前后人的体重是否存在明显差别,两组数据

假设检验包括两种一种是已知总体分布类型,对参数做统计检验的参数检验另一种是不知道总体分布类型,利用样本数据对总体分布形态等进行推断,即非参数检验“非参数”检验：不检验参数,而只判断总体分布形态参数指：

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有

很正常的情况不用怎么办我替别人做这类的数据分析蛮多的

参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有

z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问：谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢？再答：z值无所谓的，只有要看pp大于0.05没有差异再问：不好意思，再问一下，p值是看双侧