如果独立样本T检验显著性不明显怎么办?

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

sig是方差差异是否显著的依据sig.（2-tailed）是总体均值差异是否显著的依据

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

负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值~·打个比方,对照组的均值是3.50±0.59,研究组的是4.04±0.45T值-4.318也就是说后面研究组的数据大于对照组的~就是负~

t检验的计算涉及两个主要的统计量,一个是均值差,另一个是标准误,因此,t检验的大小也是由二者共同决定,并不是说均值差异看起来很大,t值就一定显著,如果你的标准误过大,表明你的取样可能存在问题,这会影响

分析结果：差异不显著.独立样本t检验,首先看方差是否齐性,也就是前面的F值和sig,因为sig小于0.05,表明两组数据方差不齐,那么后面的就看“假设方差不相等的一行,sig=0.217,大于0.05

第一行结果P（0.001）

左边的P值,是方差齐性检验的,如果P值大于0.05,表明方差相等,则用第一行的结果,即后面的P值.反之,前面的P值小于0.05,说明方差不齐,应该选择第二行的结果,即后面的P值.

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

不行,应该是卡方检验.再问：为什么呢？是样本不独立么？卡方是交叉列联表里的卡方，还是非线性的呢？分不清楚谢谢回答～再答：并不是样本不独立，独立样本T检验，适用于一个变量是二分类变量，另一个变量是数值变

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

1.假如人造纤维缩水后能够复原.那么,如果同一根人造纤维,在60度测试后再在80度中测试,使用配对检验.如果同一批人造纤维的样品,一半测试60度,一半测试80度,则使用独立检验.2.假设该产品一个10

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,（单因素嘛,第一个自由度是2

不显著.首先,你得看两组数据变异数相等性的F检验,若显著（sig.的值

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

具体说说你的变量设置.一般来说,你这批样本有900个数据,为什么不都用呢.排除异常值是需要有足够理由呢,否则不能排除不用.你所说的随机抽取若干个点,听上去不很靠谱啊.

应该是方差吧