双侧检验和单侧检验 spss相关分析

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

可以试着做一下,不过今天没时间,如果你不急的话,可以考虑接任务.

1.方差分析可以用analyze->generallinermodel->univarite因变量为“生长抑制率”,固定变量为时间和浓度,主效应项为时间和浓度,不考虑交互效应.2.t检验(修改数据分布

第一个表：n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.

齐性检验是组与组进行的检验,你这只是一个值与一个值,自然没法做出结果来再问：这样排版做的检验，错了么？再答：个案数量太少了

输入两组变量,一组把所有的数据都输进去,另一组作为标记,使用1,2来区分数据时哪个组的.然后用非参数检验计算就可以了.它会自动给出p值和z值得.再问：那这种4.31±1.34数据我设变量时选什么类型的

onewayANOVA数据格式是这样的：15.70＋0.6813.82＋1.2019.52210.00＋0.5954.04＋2.4464.0439.56＋0.5445.81＋2.8155.37413.

只在不是正态分布的维度上做就可以了.你看看你的方差齐性检验的显著性有多糟糕,方差不齐检验出来的结果其实没那么不能接受.看你自己呗.ppv课视频学习网站

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

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

如果P值小于0.05,拒绝原假设,说明在0.05的显著性水平上,两次测量的差异是显著的,或者说,这个差异具有统计学上的意义.统计人刘得意

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

有一个边值我网了是多少了你自己找找吧没有到边值就用单侧否则双侧

采用方差分析的结果作为依据因为方差分析就是为了避免两两t检验的错误才出现的

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

拒绝域位置\x09显著性水平\x09原假设\x09备择假设双侧\x09α/2\x09H0:θ＝θ0\x09H1:θ≠θ0左单侧\x09α\x09H0:θ≥θ0\x09H1:θθ0

方差分析一般是双侧检验,因为方差分析原假设一般是均值相等,即无差异,而不是哪组均值大于或小于哪组均值,想得到的结果一般是有差异,即P值小于0.05.所以是双侧检验.如果要比较均值倒底哪个更高,需要进行