在百分之5显著性水平下-搜答案-搜搜考试网

的确是A.建议可以搜索下P值（p-value）,帮助理解.此处用P值解说比较清楚,介绍见后..05显著性水平下,没有拒绝H0,接受了H0,则说明P-value大於.05了,那麽P-vavlue肯定也大

你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系：犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒

α=0.05,1-α=0.95Ф(x)-Ф(-x)=0.95-->Ф(x)-1+Ф(x)=0.95--->Ф(x)=(1+0.95)/2=0.975查正态分布表Ф(1.96)=0.975--->x=1

在老师的耐心指导下,同学们的朗读水平明显提高了.

方差分析中采纳我的吧.

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

在老师的耐心指导下,同学们的朗读水平显著地提高了.

C显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的概率,即我们在拒绝原假

拿u检验来讲,假设检验是这样的P{T>u}=1-α就是说要以1-α的“绝大多数情况”保证统计量大于,或者小于,或者是等于总体的某个均值或者方差,检验发现合适,就通过原假设.拒绝了,就接受备选假设

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

什么是显著性水平?:估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示(1-α为置信水平).α从0.1变为0.01,则错误概率变小,原拒绝H0,则现在可能接受,也可能拒绝.选B

首先,置信水平和置信度应该是一样的,就是变量落在置信区间的可能性,“置信水平”就是相信变量在设定的置信区间的程度,是个0~1的数,用1-α表示.置信区间,就是变量的一个范围,变量落在这个范围的可能性是

这个貌似不用设的,你可以想一下相关系数下面的P值,如果P

置信概率：一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平：一个预先取定的值,一般用alpha

可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

这个问题很简单,p值自然首先要以实际的精确数值为准,如果实际数值在0.01-0.05之间,那就是0.05水平的显著,如果在0.001-0.01之间,那就是0.01水平显著,实际数值你可以在sig表格的

显著性水平如果为a,则置信度为1-a

算啊我经常帮别人做这类的数据分析的没有这么多如果的,你不要发散思维