多组多个时间点抑制率显著性分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/18 07:58:59
你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问:表格下面的那行小字写的0.01不用管吗?再答:看相关系数,第一个图是0.439,
相关性分析会得出一个p值,如果p值
方差分析,不一定适合你的数据,要看你的数据确定方法,看我的用户名,加我,很乐意帮你解决问题
插入\函数\统计\TTEST
如果有n个处理,而且其两两都有显著性差异,那么显然只需要用n个不同字母就可以对其显著性加以标记.但事实上更为复杂,会出现部分处理,和一部分处理有显著差异,而和其他处理无差异情况,例如上述第一个处理和第
先看问题,根据实际提出假设,小于0.05或0.01,那么否定假设,大于0.05或0.01那么接受假设.如果是T检验的话用2-tailed比较,如果是用SPSS的话就直接用sig.(2-tailed)或
用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异
你这个列之间没有办法比,每个日下面只有一个样本,T是肯定用不了的再问:不是,我表中的数据不是原始数据,原始数据中每个处理有5个重复的再答:那同一日龄下的雌虫可以与雄虫比较。用小样本t检验就可以。再问:
相关系数0.624大约属于中等量级的相关,在样本量足够大的情况下一般都会有显著性,你的情况应该是样本量偏小造成的.此外,pearson相关系数的正确性需要得到散点图的证实,你应该检查一下散点图,看看数
本人不是学这个专业的,对你的问题不是特别清楚,能否麻烦你再叙述清楚些?你说的三个重复时什么意思呢?你的自变量是什么呢?因变量又是什么呢?它们各自有几个水平呢?
你做的是什么检验过程?统计量是什么?
以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.
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
单组卡方分析,非参数里再问:是在非参数检验里面选择哪个?第一是卡方,第二是二项式,第三是游程,第四是1-样本K-S,第五是2个独立样本,第六是K个独立样本,第七是2个相关样本,第八是K个相关样本,选哪
"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest;如
晕,T检验(独立样本T检验、相关样本T检验)、方差分析(one-wayanova;univerate;repeatedmeasure)、非参检验(卡方检验,crosstable等)都可以来看显著性.你
看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.
按你所说的意思.是要比较这组数据的集中趋势和离散趋势吧.如果是资料符从正态分布,则可用均数和标准差表示:若是偏太分布,则要用到中位数、四分位间距,或者几何均数及众数等.而你所给的资料,样本量似乎有点小
以5%显著水平为例两个处理比如10和1,对应字母是a和bcd,如果两组字母中没有重叠,说明在95%置信水平,两者具有显著差异,类似的a和d,a和cd比较,都是说明两处理有显著差异.而a和,ab(都有a
数据处理么?再问:对哒再答:留个邮箱吧