单样本T检验怎么看显著性

差异显著说明某一因素对性能有影响差异不显著说明这个两组数据一样没有区别某一因素对性能没有影响

t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.

要看这个显著性水平值是多少?如果小于0.05,就要拒绝零假设.一般005是拒绝零假设的最基本的一个数据了.再问：显著性水平α=0.05，我的结果是P=0.05再答：就是说正好拒绝零假设。

onewayANOVA数据格式是这样的：15.70＋0.6813.82＋1.2019.52210.00＋0.5954.04＋2.4464.0439.56＋0.5445.81＋2.8155.37413.

方差分析后数据没有差异就没有必要再做独立样本t检验了,如果做需要修正p值.再问：谢谢！如果方差不齐，用单因素方差分析tamhanesT2检验可以吗？

分析结果：差异不显著.独立样本t检验,首先看方差是否齐性,也就是前面的F值和sig,因为sig小于0.05,表明两组数据方差不齐,那么后面的就看“假设方差不相等的一行,sig=0.217,大于0.05

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

“两独立样本T检验”需要方差齐性检验,然而“配对样本T检验”不需要方差齐性检验,在软件操作中会有相关选项,具体操作可搜索“spss教程：两独立样本t检验百度经验”.

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

如果P值小于0.05,拒绝原假设,说明在0.05的显著性水平上,两次测量的差异是显著的,或者说,这个差异具有统计学上的意义.统计人刘得意

单样本t检验就是用于检验一列变量均值与某一特定数字间有无统计学差异.结果主要看最后那个表,一是看t值,二是看sig（双侧）,若sig

分组变量就是地区,你在数据里这个变量输入1-7个值,输入的个数是A地分数的个数,2-7也一样.检验变量就是分数,对应分组变量的1-7,对应输入各地区的分数.在非参数的K独立样本检验中,分别输入检验变量

具体说说你的变量设置.一般来说,你这批样本有900个数据,为什么不都用呢.排除异常值是需要有足够理由呢,否则不能排除不用.你所说的随机抽取若干个点,听上去不很靠谱啊.

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一

根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康

录两个变量,一个变量身高,一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验,测试变量是身高,分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了,身高和爆发力、速度、耐力素质分别作

t检验是看有无差异,相关是看变化趋势是否有关联.但从你描述来看,你这个问卷本身不太有说服力啊.顾客本身对酒店,既评期望分,又评实际分,其中混淆因素太多,你无法解释清楚.而且22个题最好合并一下维度,否

必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验