方差分析是ANOVA 中的sig
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/12 05:11:40
你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.
SIG对应的是F统计值的概率,二者只是呈现的维度不同,但是结果一致,所以你只要看SIG就可以啦
合理,这和标准差没关系,显著性是显著性
方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是:1)数据符合正态分布2)组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.
看p值,就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异.就是你的组与组的均值不同.ppv课学习网站.再问:那请问Pillai的跟踪Wilks的LambdaHotelling的跟踪Roy的最大
我还没有试验过不过用另一种途径:一是对自由度进行校正,还用重复测量设计方差分析;二是直接采用多变量方差分析对不满足“球对称”假设的资料进行处理.做试验的一原则就是唯一差异性...
置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于
没有withingroups?你不会就只有6个数据?一组一个?再问:不懂的,我不太会SPSS,要做非农业人口对垃圾产量是否影响的,可以麻烦说一下步骤吗?谢谢!再答:果然就6个数据。。这样的数据做方差分
除了仿制药和原研药的区别以外,还有处理因素的差别,受试者的差别,因此需要多因素方差分析!
显著性看的是F和Sig他们分别是11.250和0.007F是对模型的检验.这个值大于临界值,所以拒绝原假设.0.007也就是P值.小于α,所以也是拒绝原假设.所以这个模型是可以接受的.但不代表这就是一
关于模型整体F值为170.302,此F值下的概率Sig为0.0000,即接受H0的概率为0.0000,H0的假设为模型不显著,所以接受H1,该模型显著关于系数t值和Sig的含义同上,结论不变标准的线性
方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.
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就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量
整体方差分析的sig<0.05,说明总体的回归模型是有效的,也就是引入的某些自变量对因变量有一定的影响.然后具体看下面的回归参数表,>0.05说明不显著.你的表中只有一项资产负债率对因变量的影响显著,
T是代表显著性
是的!SIG是拉丁文,意思是用法用量就是叫你每次3片每天2次,BID是每天2次
P值为0再问:那我该怎么分析啊?谢谢啦
这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量(预测变量),如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.