怎么看数据的方差齐不齐

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 00:50:21
怎么看数据的方差齐不齐
卡西欧casio计算器fx—82es 怎么算一组数据的均值 方差

MODE->2(STAT)->1(VAR)然后输入数据(每输入一个数据按一下等号,最多不超过80个)输入完毕后,按以下步骤操作:平均值:AC->Shift->1(VAR)->5(Var)->2(X上面

方差齐性的疑问!方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?方差齐就说明各组件方差相等?那方差分析时若方差齐,岂不是各组

方差齐性检验的意思是看各组间方差是否相等么?答:方差齐性检验是看两总体方差是否相等.方差齐就说明各组件方差相等?答:“方差齐说明各组间方差相等”这个表述是混乱的,概念不清.各样本的总体方差相等,即方差

怎么用电脑自带的计算器来计算一组数据的方差

单击“程序”→“附件”→“计算器”,进行两种计算器的切换,“查看”中选择“科学型”;然后使用统计计算功能.其基本步骤是:第一步:单击“Sta”按钮以激活统计窗口.第二步:逐个输入各个数据,每输入一个需

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

SPSS独立样本T检验,方差不齐,不齐的sig又显示均值相同,这怎么解释?两样本到底有没有差异?

独立样本T检验结果中含两种检验:方差齐性(Levene)检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

SAS ANOVA方差分析,方差不齐怎么办?

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

五组数据进行单因素方差分析,方差不齐,求SPSS的秩和检验的步骤

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

告诉你一组数据的方差,怎么求另一组的方差

如果是在每个原来数据基础上加一个数得到的一组新数据.方差不变.如果是乘一个数,方差变为这个数的平方倍.

英语翻译经方差齐性分析后方差不齐的多组数据间比较采用Kruskal-Wallis非参数检验.以P

这话的意思似乎应该是:多组数据经方差齐性检验后方差不齐(因此不能使用方差分析),采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

数据的波动----方差---(初二的)弄简单点说、方差怎么计算的

聪明点的用电脑编程憨厚点的直接数手指

一组数据的标准差是2,则这组数据方差是?

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]标准差s=√1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差是

方差齐性检验不齐时,如何比较两组数据是否有显著性差异?

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

对3组方差不齐(非正态分布)的数据进行均数比较,能用单因素方差分析么?目前用了Kruskal-Wallis检验

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问:不好意思,能稍具体么,怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

一组数据的方差一定是(  )

根据方差公式s2=1n[(x1-.x)2+(x2-.x)2+…+(xn-.x)2],则一组数据的方差一定是非负数.故选:D.

一组数据的方差S2=110

由于这组数据的方差S2=110[(x1-2)2+(x2-2)2+…+(x10-2)2],故这组数据的平均数是2.故填2.

一组数据的方差是这组数据的极差的平方.

不对,方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数和极差一点关系都没有

求两组数据的平均数、方差

1.的平均数(和除以10)=601.61.的方差(数据减去平均数的平方和除以10)=65.842.的平方数=599.32.的方差=284.21

用计算器求两组数据的方差标准差

第一题:方差是2,标准差是√2,约等于1.41;第二题:方差是4.28,标准差是2.07

方差怎么求以及那些分别表示出一组数据的什么情况

方差的计算公式是:第一个求的是总体方差,第二个求的是样本方差.平均数、中位数、众数都属于资料特征数中的平均数,用于描述资料的集中性;方差属于资料特征数中的变异数,用于描述资料的离散性.