Bartlett 的检验的sig值大于0.05,怎么解释?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/18 07:15:22
Bartlett 的检验的sig值大于0.05,怎么解释?
做两配对样本T检验,好几组的sig(2-tailed)值都为.000,

是差异显著的由于spss报表空间有限,如果sig再问:问一下,如果一组T检验结果为sig值大于0.05,但是sig(2-tailed)为.000.另外一组T检验结果为sig值小于0.05,但sig(2

SPSS独立样本T检验分析:如果方差是齐性的,sig

方差齐性检验中的P>0.10(第一个sig),认为方差齐性,t检验看第一行的结果;否则认为方差不齐,t检验看第二行的结果.再问:这个我知道,我就是想问方差齐性,t检验结果sig

两独立样本T检验spss表里面第一列F值和第二列sig.值是空缺的为什么呢?

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~

casio手表的sig是什么意思

SIG的意思是整点报时

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

回归F值检验的含义Sum of Squares df Mean Square F Sig.Regression 11.8

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

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

spss的正态分布检验怎么看sig值 没有写着sih值 谢

最后一个渐近显著性就是sig值,你这是汉化版的,没有显示sig值

SPSS的T检验结果如图 请问sig值和t值分别是什么

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

求助spss统计出的表中F、sig、t 、df和sig双侧所代表的中文意思是什么?sig和sig双侧是不一样的吧?

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

做主成分分析,KMO检验和bartlett球度检验 .

不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?

spss统计结果我做的是T检验,结果为:F=33.234 sig=0.000T检验第一行t=9.186 sig(2-ta

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.

什么是Bartlett球形检验?具体做的是什么的检验?Spss中如何判断?

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

SPSS 检验t-test,输出的结果中t一栏的值表示什么? 跟sig. (2-tailed)这一栏有什么不同的作用?

看sig那一栏,t值是我们的计算值,而sig是P值,也就是概率值,我们所要看的就是看这个概率值是否小于我们设定的显著性水平,例如你说的0.05,如果小于,就拒绝原假设,说明有显著性差异

下面是独立样本T检验的结果,从分析结果看操作是否正确啊,看前面还是后面的sig值呢?

做t检验结果肯定优先看t检验的结果,首先是看方差齐性,独立样本t检验的前提条件是方差齐性,方差是否齐性看t检验表格F旁边那个sig,如果sig>0.05,就是齐性,齐性时t检验结果看假设方差相等那一行

球形Bartlett检验法是什么

巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的.它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵,即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1,所有非对角线上的元素均为零.巴特利特球形检验法的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得

下面是是协方差阵相等的检验,检验统计量是Box’s M,由Sig.值可以看到,

你看输出图表的下方:该检验的原假设是协方差阵相等,而经验结果P-值>0.05,在5%的显著性水平下,不能拒绝原假设,可以认为协方差阵是相等的.