搜搜考试网只有均值和误差可以做显著性分析吗
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 01:14:29
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，
显著水平主要有5%和1%两个水平,就是数据要小于0.05和0.01才达到显著,否则为不显著.查看你的数据只有1和2显著水平小于0.05,因此结果是：1-aA,4-abA,5-abA,3-abA,2-b
实验原理：欧姆定律和电阻定律,用毫米刻度尺测一段金属丝导线的长度L,用螺旋测微器测导线的直径d,用伏安法测导线的电阻R,由R=pL/S.得电阻率p=RS/L,S为导线的侧面积,误差分析：1直径的测量；
用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异
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?
做自回归AR和移动平均MA模型的话一定要做单位根检验,然后看自相关系数和偏相关系数,看你的变量时候做那种模型
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
做出方程后,点击view——coefficienttest——waldcoefficientrestrctions
方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均
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
"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?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
pwcorr,变量1变量2,sig就可以了
最明显的一点：均值极差法无法估计交互作用要素.一般认为ANOVA比均值极差更精确,适用面也更广.而且现在的MSA都是依照第三版的指导书来了,在进行TS16949审核的时候,审核员一般都建议用ANOVA
必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验
以5%显著水平为例两个处理比如10和1,对应字母是a和bcd,如果两组字母中没有重叠,说明在95%置信水平,两者具有显著差异,类似的a和d,a和cd比较,都是说明两处理有显著差异.而a和,ab（都有a
数据处理么?再问：对哒再答：留个邮箱吧
个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的
看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.