在主体间效应的检验中sig和F值分析-搜答案-搜狗做题网

在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.

你的样本太少的原因我替别人做这类的数据分析蛮多的

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

可能你样本太少,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：哦，我明白了，因为一开始只是用十几个数据试验一下。后来增加到50个样本量就可以进行检验了，谢谢你帮我解答~

t值越大,sig值越小.sig值小于0.01或者0.05或者0.1就是显著异于0了.

这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.上面的表格F值对应的sig值是0.000

t值表示变量显著性检验的t统计量,sig.则是系统计算出的相应显著性统计量出现的概率.对于x变量,第二张表,F检验sig.值0.093（假设理论显著性水平α为0.05）表明x变量不具有方差齐性,因此t

数据存在问题

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

F是组方差值,sig是差异性显著的检验值,该值一般与0.05或0.01比较,若小于0.05或者0.01则表示差异显著df是自由度一般的sig没有特别注明的都是指双侧检验,如果特别注明有单侧,那就是单侧

方差分析采用F检验的方法进行,结果中的F值表示的是采用F检验公式得到的一个具体数值,按照这个数值查表或其他方法得到相应的P值,即为SIg.所以在结果中一般不去看F值,而是去看sig.一般检验水准为0.

肯定不是啦,有特异性免疫和非特异性免疫的.非特异性免疫是细胞的吞噬作用；特异性免疫是抗体起作用的.一开始细胞对抗原的吞噬也算是免疫的.效应淋巴细胞受到抗原刺激才会起作用.

随机效应模型

p=0就是fe,你的p是0.088的话要看你用1%,5%还是10%了,1和5的就用re,10就用fe

第一行是方差齐性的情况,第二行是方差不齐的情况,F的显著性水平为0.000,表明方差不齐,应该看第二行的t检验的结果.t检验的显著性水平为0.000,说明两个群体有显著差异.

多元回归问题：对于一组变量（x1,...,xp；Y)作了n次观测,得到：(xi1,...,xip；yi),i=1...n；Yi=β0＋β1xi1+...+βpxip+εi,i=1...n；构成p元回归

你没做回归分析,我替别人做这类的数据分析蛮多的

原题目是x,y开始价格都是4元,楼主漏了x的原价格吧　　这个思路就是总效应好算,前后两次求极值后对比下　　中间一般是求替代效应,就是维持效用不变,达到原有的效用水平,需要的收入,以及x的数量了　　然后

这样的结果意味着t检验不通过.

标准写法是t检验和F检验t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.配对t检验：是采用配对设计方法