spss levene检验 sig.没有

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/07 20:31:29
spss levene检验 sig.没有
SPSS多元线性回归 怎么看T检验?哪个值是p值,也就是sig

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.

做两配对样本T检验,好几组的sig(2-tailed)值都为.000,

是差异显著的由于spss报表空间有限,如果sig再问:问一下,如果一组T检验结果为sig值大于0.05,但是sig(2-tailed)为.000.另外一组T检验结果为sig值小于0.05,但sig(2

SPSS独立样本T检验分析:如果方差是齐性的,sig

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig

用SPSS进行独立样本t检验时,F值和Sig怎么没了?该怎么办?

你的样本太少的原因我替别人做这类的数据分析蛮多的

SPSS独立样本检验中 Sig.(2-tailed) 和Sig.哪个是P值

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准:A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

spss 独立样本t检验结果分析,性别对以下哪个有差异性啊?是看F值还是sig值?

(1)先看方差方程的Levene检验,里面的sig值都明显大于0.05,可以得出结论样本方差无显著差异,即方差齐了;(2)再看均值议程的t检验,只有食品安全的t检验没有通过.即双侧检验的sig=0.0

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

回归F值检验的含义Sum of Squares df Mean Square F Sig.Regression 11.8

这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.上面的表格F值对应的sig值是0.000

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

spss的正态分布检验怎么看sig值 没有写着sih值 谢

最后一个渐近显著性就是sig值,你这是汉化版的,没有显示sig值

SPSS的T检验结果如图 请问sig值和t值分别是什么

t值表示变量显著性检验的t统计量,sig.则是系统计算出的相应显著性统计量出现的概率.对于x变量,第二张表,F检验sig.值0.093(假设理论显著性水平α为0.05)表明x变量不具有方差齐性,因此t

SPSS 非参数检验可以吗,为什么做出来sig=0.000

连续性数据在满足要求的情况下使用三组方差分析不满足正态性和方差齐的话,使用非参数的K-W检验不过得出sig=0.000

SPSS中Sig和F检验是不是一回事?如果不是,有什么区别?

方差分析采用F检验的方法进行,结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值,按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值,即为SIg.所以在结果中一般不去看F值,而是去看sig.一般检验水准为0.

t检验原假设不同会影响sig吗

原假设都是相等,即不存在差异.若p值

spss小样本正态性检验中用sig值来判断是否具有正态性,那么W值有什么作用

W是一个统计量根据统计量去查表,得到对应的值,然后和0.05比较我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那直接用spss软件的话就不用查表啦那w值就不用看了吗?

spss统计结果我做的是T检验,结果为:F=33.234 sig=0.000T检验第一行t=9.186 sig(2-ta

第一行是方差齐性的情况,第二行是方差不齐的情况,F的显著性水平为0.000,表明方差不齐,应该看第二行的t检验的结果.t检验的显著性水平为0.000,说明两个群体有显著差异.

用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

下面是是协方差阵相等的检验,检验统计量是Box’s M,由Sig.值可以看到,

你看输出图表的下方:该检验的原假设是协方差阵相等,而经验结果P-值>0.05,在5%的显著性水平下,不能拒绝原假设,可以认为协方差阵是相等的.