从方差分析中F值达到显著水平的范围
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 04:57:55
水平差值是方差分析取得可信度,比如选5%,就是说得到的结果在95%的概率上是可靠的.置信度不同得到的数据也就有一些偏差,置信度的高低与相关性没什么必然的联系,只是置信度较低时数据相对而言精确性要低一些
由动量定理得(F-μmg)t=mv要使物体从静止出发速度达到2v,D.将原物换成质量为2m的同材料的另一物体,同时将F加倍,速度达到v,不可行.换成质量为2m的同材料的另一物体,质量增大到原来的2倍,
F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的
方差分析中采纳我的吧.
当然啦,如果按你这么设计的话,误差自由度就是0,很正常.这说明:误差自由度为0,就说明这个设计无法估计误差.如果要估计误差,那就不能考察五个因素,而只能考察4个因素,留出一个因素来做空列,把这个空列作
SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.
你应该把原始数据给出,应该是用单项方差分析statistics--comparemeans--onewayANOVA,先做方差齐性检验,Options——Homogeneityofvariance,p
这种情况不实和,标星号,标字母比较好!
方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相
1,方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数2,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小).在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定
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.
一般标字母,不看这个图的,一般看这个图下面的“同类子集”那个图,归在一个子集的就标相同的字母,不在一个子集就标不同的字母,如abc等.由这个图看的话,也可以,只是费劲些,显著性的值
方差分析:根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分,比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法.又称“变异数分析”或“F检验”,是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验.F值是两个均方的比值
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大约82倍,用6560除以80的商就是它的倍数
四种水分胁迫显著为a,b,c,d(p小于0.05),;极显著为A,B,C,D(p小于0.01),当每个处理后面的字母相同时为不显著,只有字母完全不一样时才显著或极显著
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
用SPSS
Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你
查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度.查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原假设