levene检验p值

要看每一个自变量的sig是否小于0.05,只要有一个不满足,则应选择STEPWISE方法,重新计算.

Mann-Whitney检验考察两个样本是否来自相同的总体,主要用于考察两个样本的位置参数（例如中位数）是否相同,要求样本是有序等级变量或连续型变量；Kolmogorov-Smirnov检验考察两个样

输入数据后,在工具栏选择：分析→比较平均值→单因素anove,两两比较,勾选LSD和Duncan,点击继续；选项,勾选描述性、按分析顺序排除个案,点击继续；点击上图的确定.然后会出来一连串的表.第二个

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

如果Y近似正态,可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应procglm;classc;modely=xcx*crun;---------------------------------------

是否接受要看0.006是否是小于卡方临介值,如果小于则接受,大于则拒绝

方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

单因素Anova方差分析中如果方差不齐时是会有几种方差不齐时的校正模型可供选择的,t检验方差不齐时应该也是校正模型,给出t,P值是很正常的,具体怎么校正的就不知道啦.但是一般单因素Anova出现方差不

这个地方需要看第一行的sig值0.040,而不是第二行的0.039.因为Levene检验F值对应的sig值为0.134,大于0.05,说明接受原假设（原假设就是两组总体的方差相等）,因此需要看第一行的

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

由于你的数据其中一组样本量为1,造成不能进行Levene检验,因此只能参考一下假定方差相同的sig.总的来说,这种数据的结果价值十分有限,因为样本过少,尤其是sig没有显著性的情况下更是如此,因为不能

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

p值就是临界值,P值检验和统计量检验的区别就在于用于检验的量不一样,一个是把统计量代回去检验,一个是把临界值算好与现值进行比较.书上都说的很清楚了时间序列的速度分析指标有:发展速度、平均发展速度、增长

其实那个值就是方差分析的F值,你查个F界值表,再与后面sig.的p值比较一下就知道了.因为是用levene检验算出来的,所以就叫levenestatistic.具体公式你查下levene检验,主要思路

t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验.惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同.也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equ

表2两组患者后情况比较例（%）组别\x05例数\x05疼痛阳性静脉炎实验组\x0540\x050（0%）\x050（0%）对照组\x0540\x0515（6%）4（1.6%）X2值\x05\x0518

小于0.01差异性更好!小于0.05有统计学意义.小于0.01有显著差异性

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

P值大于0.05说明该系数不显著.说明该变量对回归方程没有重大的意义,应该替换该变量.