f检验显著性结果怎么看（在进行F检验后，关于显著性水平分析求助，谢谢）
本文目录
- 在进行F检验后，关于显著性水平分析求助，谢谢
- 怎么分析eviews 中F检验和T检验的结果
- spss结果中,F值,t值及其显著性(sig)的解释
- 在stata回归结果中怎么看F联合检验是否显著
- spss 显著性检验的表看不懂 求大神！
- EXCEL F检验结果分析
- SPSS单因素方差分析做显著性分析，用Duncan方法，出来的结果是看哪一部分
在进行F检验后，关于显著性水平分析求助，谢谢
从你的分析结果发现，P单尾临界值远远小于显著性水平，所以可以判断为双样本异方差。需要对数据再做一下双样本异方差校验，然后根据p（T》=t）的双尾临界值来判断和置信水平的关系，当大于5%时，则不能拒绝原假设，无差异；当小于5%时，差异明显；
怎么分析eviews 中F检验和T检验的结果
1、首先在打开的软件页面中，通过之前单样本T检验的数据运算，得到如下图所示的数据表格。
2、这时候表格分为两部分，一个是单个样本统计量，一个是单个样本检验。
3、单个样本统计量，这个比较简单，也很容易看懂，包括样本个数（N）、均值和标准差。
4、在单个样本检验的表格中，可以找到检验值，也就是说用样本的均值去和检验值作比较。看的样本是否符合统计学意义。
5、最后在表格下方有一个sig值，这个就是检验的核心标准，sig值是常说的P值，表格里是sig=0.893》0.05，说明样本均值与检验值没有差异性。
spss结果中,F值,t值及其显著性(sig)的解释
1、T值表示：逐个检验各自变量（回归）。
2、Sig值包含p值。无论数据（sig）的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”，都需要将P值与显著性水平（0.05或0.01）进行比较。如果P值是0.01。
3、F值表示：方差检验量，即整个模型的总体检验。
4、P值表示：用于确定假设检验结果的参数。还可以利用分布的拒绝域，根据不同的分布对其进行比较。
T-test
T检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。
t检验须视乎方差齐性(EqualityofVariances)结果。所以，SPSS在进行t-testforEqualityofMeans的同时，也要做Levene’sTestforEqualityofVariances。
以上内容参考：百度百科-显著性
在stata回归结果中怎么看F联合检验是否显著
reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。
第二看回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。
扩展资料：
Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
参考资料来源：百度百科-stata
spss 显著性检验的表看不懂 求大神！
根据F值判断。SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。
最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。
扩展资料：
SPSS功能：
一、集数据录入、资料、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。
也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。
从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
EXCEL F检验结果分析
日常品质专案中难免有一些数据是参数假设，然而参数假设比照总体进行假设检验，通常适合均值假设 方差假设检验，本篇主要讲用EXCEL进行均值假设检验的方法
先对AB两组学院进行成绩考试路如下：亲用EXCEL进行假设检验成绩方差 均值 差异显著性？ a=0.05
工具/原料
EXCEL
1
以上是两组样品，大样本 异方差，方差F检验，均值差异T检验
2
以上是两组样品，大样本 异方差，方差F检验，均值差异T检验
3
以上是两组样品，大样本 异方差，方差F检验，均值差异T检验
方法/步骤
SPSS单因素方差分析做显著性分析，用Duncan方法，出来的结果是看哪一部分
出来的结果参照下面的表格就可以了。
原来的3个处理组，被分别放入了3个子集，即1，2子集间差异显著（P《0.05)，1，3子集和2，3子集相同。每个子集只有1个字母，各处理间差异都显著。在处理2、3、1的时候，把它们分别标成a、b、c就可以了。如果一个子集中包含了两个或以上的处理，就标成一样的字母。如果一个处理包含在两个子集中，就将两个子集的字母都标注。
扩展资料：
关于Duncan新复极差法：
1、这是Duncan于1955年提出的新复极差法，用于方差分析的事后两两比较，有助于减少第二类错误，但是会增加第一类错误。
2、先把平均值从小到大排列，标上序号r。公式为SSR=（xi.-xj.）/SE~SSR（p，fe），这时标准差为（MSE/n）的平方根，其中n为每个组的数据量，假设有k个组，n=N/k，则自由度为df=∣ri-rj∣+1。
3、可见自由度随着两个数的等级差而变化，这与SNKq检验类似。不同的自由度对应不同的临界值，需要查SSR表得出。
参考资料：百度百科—Duncan新复极差法
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