enview中sig如何求算

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

sig是显著性指标,一般大于0.05拒绝原假设,否则接受原假设,一般我们都是期望拒绝原假设,少数情况我们希望接受原假设,所以sig就是判断的依据.

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

说明没意义

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

R2和sig都可以,精度不一样而已.往往可以同时参照这两个,另外还有P值,综合起来考虑.sig为空,说明你的步骤有问题,数据没有计算出来.

pearson系数为负且绝对值接近1,说明两个变量负相关,Sig.(2-tailed)是显著性检验,判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

造价是把?不建议造价,不是因为道德原因,而是造假太费功夫,很费时间,非专业人士不能做我经常帮别人做这类的数据分析的

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

方差分析采用F检验的方法进行,结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值,按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值,即为SIg.所以在结果中一般不去看F值,而是去看sig.一般检验水准为0.

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

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度关于求法还是看相关统计学教材吧里面讲起来比较复杂

首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单

[+EXC]:RED激励电压输出+:红[-EXC]:BLACK激励电压输出-:黑[+SIG]:GREEN信号线+:绿[-SIG]:WHITE信号线-:白Inputresistance输入电阻Outpu

Signatura(or"Sig."or"Signa.")the"signature"sectionofamedicalprescription,whichcontainsdirectionstoth

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是