spss里面的F值
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/20 19:22:06
spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的
k为自变量个数,n为样本含量n-k-1为自由度比如总共有10个人.则n=10每个人检测自变量x有:血压、体重、腹围.则k=3因变量y为:是否患有某病.需要做血压、体重、腹围和是否患有某病之间的回归关系
理论上来说p值是越小,差异性越显著0.01或0.05是统计学上一般的常用数字但是具体到不同的学科,可能要求不一样不过现在一般通用的还是0.05级0.01
方差齐性检验的f和p值就是看上面一栏方差分析就看下面一栏所以,用哪一个,取决于你要看什么
不清楚是要改变“spss的可信度α值”,还是要提高“可信度α值”.要改变“spss的可信度α值”:不同的过程在可信度α的位置的地方不同,如t检验的过程在Option(选项),Explore过程在Sta
F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验
F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析.但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做
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
“*”对应的是显著性水平.如果我没有记错的话,“**”代表在0.01显著性水平下显著;“*”代表在0.5显著性水平下显著,“.”代表在0.1的显著性水平下显著.你看到的参考文献带“*”,说明它在0.0
当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.
我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相
R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.
应该是指变量的先验分布吧,也就是假设原本的变量所服从的分布.通过指定先验分布的参数从而获得隐藏变量也就是缺失值的条件分布,然后通过E步和M步进行迭代从而获得缺失值的估计值应该不是指填补后的分布,因为迭
spss方差分析时,输出的F值不带“*”.你看到有的文献上有带“*”的f值,那是人为标上去的,用于提示读者注意这个f值已经超过了预定的临界值(国内文献的方差分析多为手工计算,无法计算f值所对应的P值)
改数据就行啊再问:往哪个方向改啊再答:不显著的方向
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
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
F值不知道呢P可以这样描述:矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……