8种，分别是： 1.Chi-square卡方检验； 2.Binomial二项分布检验； 3.Runs游程检验； 4.1-Sample K-S 单个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验； 5.2 Independent sample 两个独立 样本检验； 3.K Independentsample K个独立样本检验； 7.Related Independent sample两 个相关样本检验； 8.K R
liting李
2020-02-24
1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。 p值代表的是不
liting李
2020-02-24
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。
liting李
2020-02-24
p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值，比如算出来p值是10%，说的就是，你如果以此为界拒绝原假设的话，那么有10%的可能性要犯错误，就是说本来原假设对，但是你却给拒绝了。所以说p值越大，拒绝原假设的理由越不充分，有时候p值算出来接近0，就说明，你以这个数为界，如果拒绝原假设，那么你不可能犯错误，就说明你这个数字非常不符合原假设。
liting李
2020-02-24
那个备注 b 你完全可以无视它。 关于F值的检验标准和大小 主要还是要依据后面的sig的值的，这里的F就是针对整体回归模型进行的方差检验，至于方差检验F是否显著，则需要看其对应的sig值，它本身的大小没有一定的标准，这个是跟不同原始数据计量单位有关系的。
liting李
2020-02-24
SPSS中，显著性上图所示，这个是和0.05比较吗？小于0.05就代表不显著，拒绝原假设吗？ 答：是的，拒绝原假设的最小显著性水平是0.05，至少要0.05，当小于0.05，说明越来越显著，可以推翻原假设，也就是拒绝原假设。
liting李
2020-02-24
在SPSS中，处理数据时出现以下结果：
0.00b是什么意思，怎么看是否显著？
答：常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01 liting李 2020-02-24
如果步骤没错，先刷新网页，如果还是没有显示，换个其他网页重新试下，如果出现结果，说明原网页设置了反爬虫，不能爬取数据了。
liting李
2020-02-24
如图，我的spss都没有前面带加号的功能，图形只有前两个，后面两个带加号的都没有典型性相关？ 加号可以理解为不稳定性的，没有什么影响。
liting李
2020-02-24
首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
liting李
2020-02-21
y的条件方差都是一样的（即同方差假设）。在给定的x值下，其变化程度也可大可小（即y有方差）。至于y的条件方差，因为这时有多个固定相同的x值），此时才可以通过多个样本点来估计一个相同的方差，y值可能忽高忽低（即y是随机变量），回归的思想就是先抓住x回归模型的本意是给定x值，然后预测（或估计）y的条件均值，在只有一个固定的x值下是无法估计的（在重复测量样本下也许可以做到，然后进行各种t检验，然后观察y
liting李
2020-02-21
