anova检验中的t值

如果测试样本复合正态分布用TTEST如果不是则可用FTEST分析系统参数很多的时候,可以用ANOVA方法,因为他计算了各个参数变化时的系统输出的偏差,适合非线性很强的系统.F分布是一种连续概率分布,被

有可能是这样的问题,一个维度没有分成三个水平.因为单因素anova检验在一个维度下必须有三个水平,否则不好做.步骤是：输入数据----analyze--compare means----on

上面两位说的不错,数据录入的格式不对.首先得有组别,就是一个列中的数据是为了区分另一列的,比如,性别用1.2表示,则性别这一类全是1或者2,另一列才是观测到的数值,这样说可能不太标准.然后,才能做方差

AnalyzeOfVAriance方差分析,是对两组以上度量数据进行平均数差异显著性检验.

方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t

请给出原题再问：假设两组数据平均数为10，2，每组数据有3个值，标准差为0.03,0.01，计算两组数是否有显著性差异

我还没有试验过不过用另一种途径：一是对自由度进行校正,还用重复测量设计方差分析；二是直接采用多变量方差分析对不满足“球对称”假设的资料进行处理.做试验的一原则就是唯一差异性...

除了仿制药和原研药的区别以外,还有处理因素的差别,受试者的差别,因此需要多因素方差分析!

要是选择了配对T检验一般都是从样本中选的,一般的数据都比较多,所以配对样本T检验就应该是配对T检验.SPSS中好像也只有paired-samplesttest.

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

excel里面工具->数据分析->,有时可能没这个选项,那么你要选工具－>加载宏都加上是肯定有的.没有频数分析,但是有描述统计和直方图两种,结果应该差不多是你想要的了.T检验里面有,ANOVA就是方差

P就是犯第一类错误的概率,即原假设为真,被拒绝的概率,一般控制其小于0.05因为在医学中,我们宁可犯第一类错误,即原假设为真,被拒绝的概率,也不能容忍接收一个错误的假设

在回归分析中,t检验就是对回归参数的显著性进行检验；f检验是对回归方程的显著性进行检验.在一元回归中,二者是等价的；在多元回归中,t检验通过则f检验一定能够通过,而f检验通过t检验不一定通过.p值就是

应该是LSD吧,LSD和SNK是常用的事后检验.原理是这样的：（1）如果主效应显著,则需要进行多重比较（事后检验）,探究到底是哪两个处理（水平）存在显著性差异；（2）如果存在交互作用,则需要进行简单效

看t检验后面的prob值,prob越小说明越能拒绝原假设.给定一个置信水平,当prob小于这个值时就拒绝原假设.

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

这两个没有什么关系,被你整的他们又关系了,再问：额，2者没有任何关系呀？呵呵再答：hehe

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

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

上图为SPSS做的配对样本T检验,得出的结果为P值为0.072,在显著性水平为0.05的情况下,是接收原假设,即该减肥药无效