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t检验怎么分析结果

采用f检验各组得分间的方差齐性,结果显示两组间的前测得分均满足方差齐性,可以采用独立样本t检验比较组间差异.采用独立样本t检验比较两组得分差异,看第一行的t和sig,如果sig也就是p

结果里,第一个表是描述性统计 第二个表,左边是方差齐性检验,如果F值的Gig大于0.05,方差齐性,看右边t检验的第一行,t值,Sig就是p.如果F值的Gig小于0.05,方差不齐性,看右边t检验的第二行,t值,Sig就是p.

配对t检验,是单样本t检验的特例.配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形: 1、配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理; 2、同一受试对象接受两种不同的处理; 3、同一受试对象处理前后的结果进行比较(即自身配对);4.同一对象的两个部位给予不同的处理. 4、成组t检验,也称两独立样本资料的t检验,适用于完全随机设计的两样本均数的比较.将受试对象随机分配成两个处理组,每一组随机接受一种处理.

第一个表示样本基本统计信息 第二个表 是两组数据的相关性,sig小于0.05,说明有显著相关 第三个 表 是关键的t检验结果,同样是看sig的值,小于0.05,说明两组的均值有显著差异 根据表中的两组均值大小可以判断 第一组的均值显著低于第二组的均值

可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析,结果比较容易解读.共输出t值和P值,以及还有平均值与标准差值.从分析角度看P值和平均值更有意义,首先看P值大小,判断两组数据是否有显著性差异,P<0.05代表呈现出显著性差异,反之,则没有.具体差异可对比平均值大小.

菜鸟求教怎么看t值和p值 t值和p值都用来判断统计上是否显著的指标.p值就是拒绝原假设的最小alpha值嘛,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据统计量的分布来算p值啊,举个例子,比如说算出来的统计量的值为z,服从的是正态分布,如果是双边检验的话那么pvalue=2*(1-probnorm(abs(z))); 单边检验的话,应该是1-probnorm(z); 具体问题具体分析,不同的检验方法求p值方法也不一样,统计的书上肯定都有;t值计算方法相似.

如何解读独立样本t检验的结果首先是方差齐性levene's test的sig大于0.05,属于方差齐性第二个表的sig(双侧检验)值0.108大于0.05,则说明性别差异差异不显著

首先分析模型整体拟合程度,主要指标为R-squared 和Adjusted R-squared(二者差别主要在于后者加上了自由度,使结果更准确),通过观察我们可知整体拟合良好.F检验是针对整个模型所做的检验,说明模型整体显著,但是并不代表各参数显著.然后分析各个自变量对因变量的影响的显著水平,自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值,一般而言P<0.05即可,当然有的研究p<0.1也是可以接受的.X1的P值为0.0001,X3的P值为0.0431,说明这两个变量对因变量影响显著.其他不显著.

你问的太笼统,不过也没关系.配对t检验结果分析与单样本t检验基本一样,主要看概率,大于0.05,说明前后无差异,反之,则存在差异.

t=-.688,df(自由度)=119,P=0.493>0.05,两者之间无差异(即无统计学意义).查看http://www.docin.com/p-569783179.html

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