同质性检验不显著

无论是单因素的方差分析,还是多因素的方差分析,你可以先打开方差分析的对话框,然后点选“选项”按钮,在弹出的对话框里有方差齐性检验的选项,勾选即可.方差齐性与否看方差齐性F检验的结果就可以,如果sig值

拜托这个很明显好吧.单单看D就知道它错啦再问：原因啊再问：为什么有的要显著性检验这个没提到啊再答：……它不是解释了吗！这就像规则一样，题目的结论虽然是正确的，但是理由不全面。以后像类问题，多做些笔记就

同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验,一般用于Meta分析.可以用相关软件计算,是对研究的总体效应值的假设检验.

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设.其基本步骤如下：第一：提出统计假设H0和HA.第二：构造统计量t,并根据样本资料计算t值.第三：根据t分布的自由度,确定理论临界值t

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.

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

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

用方差分析方差同质性检验是为了检验不同组的方差是否齐性,也就是看这些不同处理组是否来源于同一总体,一般情况下,方差分析对于不齐有一定的容忍,只要不是特别不齐就可以用方差分析直接进行的再问：方差同质性检

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

做个T检验就可以啦

同质性检验是指对所纳入的研究资料的结果,合并分析统计的合理性进行检验.敏感性分析是指改变某些影响结果的重要因素后,再分析合成结果和同质性是否发生变化,以判断结果的可靠性和稳定性（资料来自http://

在5%的显著性水平下不显著,那就看在10%下是否显著,仍旧无法通过显著性检验则可剔除或者引入变量,或者变换函数形式

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联.但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊.顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚.而且22个题最好合并一下维度,否

通过显著性检验则证明拒绝原假设对于多元线性回归模型原假设是b1=b2=b3=01.正确2.错误