SPSS中F值与样本量有关系吗

你的样本太少的原因我替别人做这类的数据分析蛮多的

2变量分析可以做的有没有相关关系是由数据决定的,不是用统计方法做出来的再问：如果我有很多变量同时分析两两相关关系也是可以的吗？再答：可以的，spss允许的

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

（1）先看方差方程的Levene检验,里面的sig值都明显大于0.05,可以得出结论样本方差无显著差异,即方差齐了；（2）再看均值议程的t检验,只有食品安全的t检验没有通过.即双侧检验的sig=0.0

一般有：1.样本容量固定是,第一类错误α越小,第二类错误越大2.样本容量增大,可以同时减小第一类错误α和第二类错误3.通常主要控制第一类错误

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.

两种方法数据输入方式差不多两独立样本,是2个不同的相互独立的样本,t检验可以进行均值比较.至于数据输入,举个例子.比较一个城市里本地户口和外地户口人均工资的比较,就在类似Excel表格里输入2列数据,

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

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

没有书中原话,我抄下来了.从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样品.样本中的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示.然后有道例题提到,因为样本容量n=5,较大,故可选用近似

1.置信区间在置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄.置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一倍（实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变

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

样本容量越大.抽样误差越小.

其他因素不变,置信水平越高,置信区间宽度越长其他因素不变,样本量越多,置信区间宽度越短

t检验用于比较两组均数是否有差异：单因素方差分析用于比较三组及以上均数是否有差异.如果有其他统计问题可以在我的百度空间留言.

控制测试：可接受的信赖过度风险/反向变动可容忍偏差率/反向变动预计总体偏差率/同向变动总体规模/影响很小,几乎为0细节测试：可接受的误受风险/反向变动可容忍错报/反向变动预计总体错报/同向变动总体变异

计算样本量的方法太多,不同研究计算的方法都不一样我替别人做这类的数据分析蛮多的

总体方差和样本量没有必然的关系,主要和样本的异质性有关系.样本异质性越高,方差就越大；同质性强的话方差就小.总体方差=总体离均平方和/总体个数异质性影响的是分子,也就是每增加一个新的样本,分母肯定会增

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