如果sig小于0.05

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/08 04:31:50
二因素方差分析:如果SPSS的ANOVA表中的两个主效应sig都小于0.05,但交互作用的sig大于0.05,那要如何分

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.

给位spss高手,为什么每一项系数后面的sig都大于0.05?我用常数项为o重新拟合,还是sig大于0.05

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.(调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供)再问:我是用来做化合物结构活性影响因素的,那这些结果可以用来构建方程吗?再答:不显著就

SPSS独立样本T检验分析:如果方差是齐性的,sig

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig

SPSS多因素方差分析,到底怎么样算影响显著啊,是要SIG小于0.05还是要看F啊?大侠救个命~

SIG对应的是F统计值的概率,二者只是呈现的维度不同,但是结果一致,所以你只要看SIG就可以啦

spss回归分析中 模型的 常量 sig值高于0.05 这个回归还有效么?

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:

spss多元线性回归,我的假设x1与y显著正相关,系数表中x1的系数为正,sig小于0.05 那说明了什么?

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问:也就是说,原假设是x1的系数为0,而不是我自己设置的那个假设吧?我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设,那就互相矛盾了再答

Excel的IF函数.求某个数(a)的值.如果a 小于等于500,a乘0.05;如果a 大于500小于等于2000,a

按所提问题,假如a放在A1单元格,在B1单元格输入公式:"=IF(A1

求助!SPSS 做的多元回归分析 有一个两个因变量,有一个SIG值大于0.05,另一个小于0.05,

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

用spss线性回归方程,其中那个常量的T值的sig小于0.05,怎么调整才能让它大于0.05呢?F、残差值等符合要求

我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A

SPSS中Sig和F检验是不是一回事?如果不是,有什么区别?

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.

spss二元logistic回归分析结果常量SIG>0.05可以构建模型吗

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问:大哥(姐),做财务预警模型要有ST公司,我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗?

医学中的sig是什么意思

是的!SIG是拉丁文,意思是用法用量就是叫你每次3片每天2次,BID是每天2次

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

求教统计学中的pearson correlations中的sig.(2-tailed)小于0.05意味着什么?

pearson是你选择做相关检验的方法,sig是这种检验方法对应的显著水平(p值).sig小于0.05说明两组数据有显著相关性,再问:sig小于0.05是否意味着我的统计方法是错误的,是不是方差不齐没

在logistic回归中将所有变量强行进入分析时,虽然大部分变量单因素分析时sig小于0.05但是在回归系数分析中均无意

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

spss 回归分析结果F的sig.0.05表示什么意思

说明,回归系数无效(不显著).回归方程未通过检验,不可用.

sig=1

非常不显著