SNK检验的结果怎么分析

只要在1－7个列中,同处一列的就是没有差异,你的表中,左边从9往下一直到12是按平均数从小到大排列的,9、20、16、8、14、13、3之间是没有差异的,9和1以下的都有差异；20、16、8则和6以下

2.6222972200a；4.6780827533ab；6.1196116900b,大概是这样标!小写有差异,大写有显著差异.完毕

你这分析只能说明每个项的比率不同,也就是满足程度不同选择的人数不同再问：那请问满意度需要做什么分析？再答：卡方，回归等很多的

秩和检验属于非参数统计,使用的是曼-惠特尼检验,这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义,即越接近0就越显著.Z标准化后的得分.秩就是秩序的意思,秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量.

看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问：所以说在1

有差异!方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

你有37.5%的期望次数少于5,不能和第一行卡方从自由度看,应该不是4格表,而是R*C表,那就看第二行,也不显著.线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候.不知道你的数据是什么情

看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问：置信水平是多少怎么看？再答：置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05

第一行结果P（0.001）

首先是方差齐性Levene'sTest的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig（双侧检验）值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

你看下最后一个表格的sig值是否小于0.05,如果小于说明存在显著差异

t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).

每一栏竖着的下面的显著性为1,指的是归到这一栏里面的组之间的显著性,你这个每一栏只有一组,当然显著性只是1了你这里的结果三组分别分到了三列当中,说明三组之间均存在显著的差异,一组比一组低.

卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig＜0.05,说明相关显著

Chi-Square就是卡方的意思,因此你的结果的卡方值等于9.910；df指的是自由度；ASYMP.sig就是我们常说的P值,因此P=0.007；一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异

看z和PP再问：非常感谢，你知道怎么做多因素分析吗？。。。

这里面有好多种情况：如果理论次数小于5的格子不超过20%（你的表里是0）,而且没有理论次数小于1的情况,使用第一行Pearson,表格里p>0.05,所以差异不显著.否则就用似然比卡方检验.还有一个线

我自己的理解是alpha=0.05的子集里面每一列中包含的数据之间的差异是不明显的,其显著性大于0.05并被标注在最下方.而不同的子集之间的差异是明显的,小于0.05.并且我的图是按照从小到大的顺序进

上面那个表格依次表示样本数、均值、标准误、标准差以及95%可信区间,结果重点看P值,stata显示的是Pr值,至于绿框内的表示方法,我也不太懂,应该是为了排除负值对结果的干扰,但是结果都是一致的,P均

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00