F值及其显著性水平-搜答案-智慧作业帮

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系：犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒

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

置信度是双侧的,所以它为90%则左右两侧还各剩5%.因此P＝90%时应取置信度80%时的值.

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

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.

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

你可以分别取显著性水平为0.25、0.5、0.01之类的进行假设检验,再对结果进行相应的分析.我一般会选择的做法.

拿u检验来讲,假设检验是这样的P{T>u}=1-α就是说要以1-α的“绝大多数情况”保证统计量大于,或者小于,或者是等于总体的某个均值或者方差,检验发现合适,就通过原假设.拒绝了,就接受备选假设

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

这个貌似不用设的,你可以想一下相关系数下面的P值,如果P

交互作用分析要有重复实验的.没有重复实验的话,组内误差也即Error的自由度df为0,导致后续的结果无法分析.一般解决的方法,就是补做重复实验.再问：那请问怎么补做重复实验？我上网搜着教程，结合课本的

置信概率：一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平：一个预先取定的值,一般用alpha

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

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验

显著性水平如果为a,则置信度为1-a

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