spss中f值的意义

方差齐性检验的f和p值就是看上面一栏方差分析就看下面一栏所以,用哪一个,取决于你要看什么

F越大,越有显著性,F很大,没任何问题,好比就是P值很小,百万分之一,你能说P就有问题吗?这是一个道理的F的大小,你可以去查表,看F统计量的分布,等我经常帮别人做这类的数据分析的

F值和T值多少没有绝对的标准的.主要是看你的回归模型是否合理.在进行回归分析之后还要进行残差分析,看模型是否存在异方差,自相关,多重共线性等问题.若是存在异方差、自相关等问题,有可能会高估t值,F检验

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

正如上一位的回答,你的实验设计没有考虑到两个班级本身的成绩是否就存在着差别当然,你可以事先进行说明,两个班级的基础条件和基础成绩是没有显著差别的之后再分别使用不同的教学方法,然后用t检验,结果的解释是

SPSS方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.

不同分析方法里面的F值是有些差别的含义的,当然本质上都是属于方差分析的原理.比如就是在方差分析中,可以理解为F值越大,差异越显著,但还是要先看sig的值是否显著,如果sig没有达到显著效果,即使F再大

做卡方检验,先设置三个变量：年龄、患者、百分比,然后将百分比加权（菜单栏点击数据——加权）,再点击菜单栏分析——描述分析——交叉分析（或列联表分析）,在统计值中选择卡方值就可以了.最后看卡方值对应的s

当然有意义.F值对应的SIG>0.05,则表示回归方程是无效的.

我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.

方差分析只能判别该因素是否存在显著影响,而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系,F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义,而且对于不同的F值大小,存在不同的自由度,而不同的自由度之间是不能相

f在数学中表示某种对应法则也就是映射中所说的暗箱f{f[f(x)]}表示一个函数对自身的二重复合函数其中f（x）为函数本身f[f(x)]为第一重复合f{f[f(x)]}为第二重复合例如一个函数本身是f

R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.

t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2；Sig值是t统计量对应的概率值,所以t和Sig两者是等效的,看Sig就够了.Sig值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,Sig越接近于0越好

f在数学中表示某种对应法则也就是映射中所说的暗箱f{f[f(x)]}表示一个函数对自身的二重复合函数其中f（x）为函数本身f[f(x)]为第一重复合f{f[f(x)]}为第二重复合例如一个函数本身是f

T是true正确的缩写F是false错误的缩写!

±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差

改数据就行啊再问：往哪个方向改啊再答：不显著的方向

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

F值不知道呢P可以这样描述：矫正模型显著性为XXX,即该模型是显著/不显著的.从因素的显著性水平为XXX,表示拒绝/不拒绝原假设,即α1,α2,α3……中至少有一个不等于0/不拒绝α1,α2,α3……