方差分析显著性概率
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/13 20:32:05
你那个0.02就是检验的p值,当它小于显著性水平时,就要拒绝原假设.显著性水平与犯第一类错误的概率之间不是一回事,但存在一个控制关系:犯第一类错误的概率不会超过显著性水平.这个控制关系也是我们在确定拒
两因素方差分析,可以用独立样本T检验啊,方差齐性和非齐性都是可以的
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
简单效应分析是在做方差分析后,知道交互作用存在才做的.所以你的这种情况应该做简单效应分析.用F检验做三组或三组以上数据的均数比较,发现有显著差异时,不能确定是其中哪两组的均数有差异,就需要用“多重比较
方差分析中采纳我的吧.
一般情况下,两个因素如果有交互作用,就要开始做简单效应分析,即控制其中一个因素,看另一个因素的差异是否显著.比如说这两个因素是2x2的设计,一共4个水平,做简单效应分析来知道这4个水平相互间的差异是否
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.
正确,a称为显著性水品,也称置信概率,b是反第二类错误的概率,称1-b为检验的功效!
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!
是的,需要用多重比较,多重比较的方法随便选哪个,如果方差检验齐性通过选择多重比较中上面的方法,如果方差检验齐性没通过选择多重比较中下面的方法再问:能不能详细说一下多重比较的方法和步骤,多谢多谢~再答:
这种情况不实和,标星号,标字母比较好!
就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.
单因素方差分析和T检验没有差别有要记住[T(n)]^2~F(1,n)即若t统计量服从自由度为n的T分布,则它的平方服从自由度为1,n的F分布单因素方差分析得到的是这里的F,(单因素嘛,第一个自由度是2
一般标字母,不看这个图的,一般看这个图下面的“同类子集”那个图,归在一个子集的就标相同的字母,不在一个子集就标不同的字母,如abc等.由这个图看的话,也可以,只是费劲些,显著性的值
T是代表显著性
先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的看了之后再谈论Duncan的问题吧我替别人做这类的数据分析很多的再问:下面的那个表的内容是不是在上面那个表上面也能看出来?区别就是下面的表更直观一点吗?再答:
置信概率:一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平:一个预先取定的值,一般用alpha
被试量比较少呀,A、B、C都不显著.
四种水分胁迫显著为a,b,c,d(p小于0.05),;极显著为A,B,C,D(p小于0.01),当每个处理后面的字母相同时为不显著,只有字母完全不一样时才显著或极显著
a提高,就是说排斥Ho的增加,越来越多的例子被算作出格的,对样本聚拢于Ho的要求更加严格置信区间应该是包括期望以上(1-a)/2和以下(1-a)/2之内,总共1-a,排斥掉上下边缘的a/2和a/2如果