差异显著说明的问题

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

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

经济原因.东部发展较快,人都是拜金嘎拉

简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

上海应该是典型的亚热带季风气候,夏天受海洋影响,冬天受大陆影响.但是由于靠海,冬天也会受到一些海洋的影响,比如气候较内地更湿润一些.应该是偏海洋性一点.东京是海洋性亚热带季风气候,日本四面环海,整个气

海陆热力性质原因是我国东临世界上最大的大洋——太平洋,背靠世界上最大的大陆——欧亚大陆,产生的海陆热力性质差异比较显著

你这个列之间没有办法比,每个日下面只有一个样本,T是肯定用不了的再问：不是，我表中的数据不是原始数据，原始数据中每个处理有5个重复的再答：那同一日龄下的雌虫可以与雄虫比较。用小样本t检验就可以。再问：

您好：1.首先要确定测试性能的样本是否符合正态分布；2.符合正态分布的话,继续进行独立样本T检验；3.独立样本体检验的结果显示中,SIG小于0.05的话说明两组数据方差非齐性,这时要看t-test的第

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

这种情况不实和,标星号,标字母比较好!

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

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.

亚热带季风气候的气候特点是夏季高温多雨,冬季温和少雨.地中海气候的气候特点是夏季炎热干燥,冬季温和多雨.差异主要在降水,一个夏季降水多,一个冬季降水多

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

品种5、2与品种4、1的样本均数有显著差异.不要理解为是品种5和品种2,而应该理解为品种5或者2与品种4或者1.也即品种5与品种4,品种5与品种1,品种2与品种4,品种2与品种1.over.再问：那为

东部密集,西部稀疏

亚欧大陆东岸是世界典型的季风气候区,夏季高温多雨,雨热同期；冬季寒冷干燥.亚欧大陆西岸受大西洋暖流控制,北纬40~60度是典型的温带海洋气候,全年湿润月降雨差异小；30~40度之间是典型的地中海式气候

是的,你可以参见spss教程.一般是这样的.首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如果这两组是相互独立的,用Independent-Sa