怎么操作在0.05显著性水平下检验关系的显著性和系数的显著性.

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

的确是A.建议可以搜索下P值（p-value）,帮助理解.此处用P值解说比较清楚,介绍见后..05显著性水平下,没有拒绝H0,接受了H0,则说明P-value大於.05了,那麽P-vavlue肯定也大

α=0.05,1-α=0.95Ф(x)-Ф(-x)=0.95-->Ф(x)-1+Ф(x)=0.95--->Ф(x)=(1+0.95)/2=0.975查正态分布表Ф(1.96)=0.975--->x=1

显著水平主要有5%和1%两个水平,就是数据要小于0.05和0.01才达到显著,否则为不显著.查看你的数据只有1和2显著水平小于0.05,因此结果是：1-aA,4-abA,5-abA,3-abA,2-b

在老师的耐心指导下,同学们的朗读水平明显提高了.

方差分析中采纳我的吧.

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

在老师的耐心指导下,同学们的朗读水平显著地提高了.

常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不?第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负

C显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的概率,即我们在拒绝原假

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

什么是显著性水平?:估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示(1-α为置信水平).α从0.1变为0.01,则错误概率变小,原拒绝H0,则现在可能接受,也可能拒绝.选B

首先,置信水平和置信度应该是一样的,就是变量落在置信区间的可能性,“置信水平”就是相信变量在设定的置信区间的程度,是个0~1的数,用1-α表示.置信区间,就是变量的一个范围,变量落在这个范围的可能性是

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

在0.18283以上的显著性水平下,DLGF是DLGS的格兰杰原因,这个基本上算是没通过检验吧DLGS引起DLGF的方向0.9几,更是完全没通过检验Probability那列越小越好,小于0.1你就可

点击需要“下划线”的部分,然后在工具栏里找“下划线”的选项,就是一个下面划着横线的U

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

这个问题很简单,p值自然首先要以实际的精确数值为准,如果实际数值在0.01-0.05之间,那就是0.05水平的显著,如果在0.001-0.01之间,那就是0.01水平显著,实际数值你可以在sig表格的