aibeibei130611
P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标,*意思是P值小于.05,表示两组存在显著差异,**意思是P值小于.01,表示两组的差异极其显著,这个可以用SPSS统计,根据你的描述自变量应该是果蝇的性别(雌还是雄),因变量应该是寿命,自变量是名义变量,因变量是连续变量,所以用单因素方差分析就可以得出结果了。。。另外,在统计解释时一般不看F值,只需要看P值就可以了,但是在写论文时还是要将F值写出来,并把P值放在后面用括号括起来。
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F值时F检验的统计量值,F=MSR/MSE,其中MSR=SSR/自由度,MSE=SST/自由度,一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。P值是指(F检验或者T或者其余检验量)大于所求值时的概率,一般要小于于给定α就说明检验显著。p=P(|U|>=|u|)<=P(|U|>=|uα/2|)=αr值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】,越接近正负1越好。R平方=SSR/SST。其中SSR是回归平方和,SST是总离差平方和
quanyanhei
F值时F检验的统计量值,F=MSR/MSE,其中MSR=SSR/自由度,MSE=SST/自由度,一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。
P值是指(F检验或者T或者其余检验量)大于所求值时的概率,一般要小于于给定α就说明检验显著,p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。
r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】,越接近正负1越好,R平方=SSR/SST,其中SSR是回归平方和,SST是总离差平方和。
统计学专业能力:
1,具有扎实的数学基础,受到比较严格的科学思维训练。
2,掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能;具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。
3,了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识,具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。
4,了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。
5,对于理学学士,应能熟练使用各种统计软件包,有较强的统计计算能力;对于经济学学士,应具有扎实的经济学基础,具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。
6,掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;具有一定的科学研究和实际工作能力。
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R方为决定系数,即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如,R方=0.810,说明拟合方程能解释因变量变化的81%,不能解释的19%。
F是方差检验,整个模型的全局检验,看拟合方程是否有意义
T值是对每个自变量进行一个接一个的检验(logistic回归),看其beta值,即回归系数是否有意义
F和T的显著性均为0.05,
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法,例如,相关、回归(线性、多重、非线性)、逻辑(二项、多项)、有序回归和生存分析(寿命表法、Kaplan-Meier法以及Cox回归)。
SPSS是世界上最早的统计分析软件。1968年,斯坦福大学的三位研究生NormanH.Nie,C.Hadlai(Tex)Hull和DaleH.Bent成功地进行了研究和开发。同时成立了SPSS公司。
扩展资料:
原理:
这种表示取决于变量Y中可由控制变量X解释的变化百分比。
决定系数不等于相关系数的平方。这个和相关系数之间的区别是如果你去掉|,R|等于0和1,
由于R2 决定系数:在Y的平方和中,X引起的平方和所占的比例为R2 相关程度由决定系数的程度决定。 R2越接近1,相关方程的参考值越大。反之,越接近0,参考值越低。这就是一元回归分析的情况。但是决定系数和回归系数本质上是不相关的就像标准差和标准误差本质上是不相关的一样。 在多元回归分析中,决定系数为路径系数的平方。 表达式:R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST=SSR+SSE,SST (total sum of squares)为总平方和,SSR (regression sum of squares)为回归平方和,SSE (error sum of squares) 为残差平方和。 参考资料来源:百度百科-SPSS回归分析
t/F值是指t值或F值,两种不同的统计学方法中的参数指标;t值常见于t检验中,当t
1、t值是t检验的统计量值,t检验,亦称studentt检验(Student'sttest),主要用于样本含量较小(例如n
采用spss软件,单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值,把统计量写出来,带进去算出来之后,根据
P是检验水平,F是显著性差异的水平,用计算出的F值与F表中的值对比,就可以确定是否存在显著性差异。 拓展资料 方差分析(Analysis of Variance
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