用EXCEL做统计显著性检验

这是拟合优度检验,首先把数据输正确原假设：无显著性差异.备则假设：有显著性差异.SPSS软件中分析——非参数检验——旧对话框——卡方检验——期望值——值——输入0.56、0.57.将得出的卡方值的显著

1,数据输入方式不当.应设变量1为种类（有8个种类,1,2,...8）,变量2为指示剂（有2种检测方法,1,2）.正确的数据表应为两变量的组合（如1,1；2,1；3,1,),再加上测定值的三列表格.注

你的数据不规范,不利于查找,如假定A1数据是“1,4,5,8,12“,要查找是否有“2,3”,从A1中能查到2,但实际A1中是12,并不是你想要的.为能做到完全匹配,建议格式改成“,1,2,3,8,1

以我的2010英文版EXEL为例,先找ADD-IN,添加数据分析工具dataanalysistool.Add-in的选项在File->Option->AddIns,选择analysistoolpack

两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的

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

显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设.其基本步骤如下：第一：提出统计假设H0和HA.第二：构造统计量t,并根据样本资料计算t值.第三：根据t分布的自由度,确定理论临界值t

Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t

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.

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

看ADF检验的伴随概率,如果小于0.05,就拒绝原假设,说明序列是平稳的.否则,无法拒绝原假设,序列非平稳.如果ADF检验统计值大于各显著水平下的临界值,则序列非平稳.如果ADF检验统计值小于各显著水

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

5种植物一起建.每个数据都要输入.

做出方程后,点击view——coefficienttest——waldcoefficientrestrctions

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

你学统计学的不是有条件吗?应该是这样的可以拒绝原假设

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

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

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

这个问题可以用灰色系统理论来解决（其实很简单,只要套用一些公式,术语就行,但我课本不在身边,所以只能把基本思路说一下）专家给分1．把专家给的排名化成百分制,专家给分用X表示,观众用Y2．把数列X中各项