发布网友 发布时间:2022-04-28 20:04
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热心网友 时间:2022-06-23 00:54
这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。
1、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。
2、根据Sig.判断。
SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value,可以直接根据Sig.判断是否显著,若Sig.<α则结果显著,否则不显著,这一方法更方便。
在此基础上拓展一下,z检验、t检验、Chi-Square检验(卡方检验)等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的,或者根据对应的检验表,或者根据P-Value。如果根据检验表判断,可分为三步:
第一步,计算统计量的观测值,例如此处的F值,这一步SPSS会直接输出;
第二步,查表,根据自由度和α找到临界值;
第三步,将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比,得出结果。
相较之下,根据P-Value来判断则非常简单,SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value,只需将P-Value和α对比即可。
此外在一些情况下,SPSS也会自动以星号(*)的数量对是否显著进行标记,例如做相关系数分析时,在0.01级别相关性显著会标注出“**”,在0.05级别相关性显著标注“*”等等。
热心网友 时间:2022-06-23 00:54
方差的显著性只是对多元线性回归才有用的,用来判断多元线性回归模型是否显著,OLS就没必要用了。看的话看SIG就行了,就是检验P值,SIG小于0.05对于95%的显著性水平下模型是显著的。SIG越小越好、热心网友 时间:2022-06-23 00:55
就看sig值就可以了,代表的就是显著性结果P值,P=0.756>0.05,表明结果没有统计学差异。热心网友 时间:2022-06-23 00:55
sig就是查看显著性的参数,只要sig<0.05就是为显著。其余就不为显著了。