spss中ks检验结果判断
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 21:09:43
T为负值表示前面一组样本的均值低于后面一组的均值
T=9.967,P<0.01
看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值再问:所以说在1
Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法,其原假设是:多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异. SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值.如果
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.秩和=平均秩×例数,所以判断哪组数据较低,要看平均秩(Rankmean),类似均数(mean),是平均的排序号,但不是真实的值.
样本例数大于20000看第一个,小的看第二个
看显著性看P值,也就是sig.值,P
看第一个Pearson检验结果P值为0.000,得看你的置信水平是多少如果说小于你的置信水平就显著性差异再问:置信水平是多少怎么看?再答:置信水平是你自己给定的一个水平一般都是0.05
第一行结果P(0.001)
Z值为负值,说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和.再问:能理解为第二组数据低于第一组数据吗?再答:秩和=平均秩×例数,所以判断哪组数据较低,要看平均秩(Rankmean),类似均数(mean),是
每一栏竖着的下面的显著性为1,指的是归到这一栏里面的组之间的显著性,你这个每一栏只有一组,当然显著性只是1了你这里的结果三组分别分到了三列当中,说明三组之间均存在显著的差异,一组比一组低.
levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差
卡方检验是用来证明两个分类变量之间是否存在相关性,相关分析系数是用来证明两个连续性变量之间是否存在相关性的.结果都是看sig的值,若sig<0.05,说明相关显著
1.在F值这一栏中,0.0000.05说明结果无差异.另外,如果F值这一栏中两样本方差齐的话.结果看第一栏中,t=0.028和P值就行了.在sig.(2-tailed)中,两栏的数据时都是0.978很
你这是单侧检验啊,你做的对不对?
配对设计t检验就是比较两组均数的差别主要还是看p值,也就是sig不过,前提是你要会用配对t检验,不要用错方法了我经常帮别人做这类的数据分析的
因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值
方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00
1F是方差检验,用方差齐性检验表来查表2sig是P是,即统计量t对应的面积3t是计算的出的检验统计量4两栏都是,说明是双侧检验所有的数据表明有差异,因为P值小于0.05,有统计学意义