显著性是小于0.05显著还是大于显著

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

亚洲地处世界最大的大陆亚欧大陆的东部，面对世界最大的大洋太平洋，由于海陆性质的巨大差异，形成了典型的季风气候．故选：C．

SIG对应的是F统计值的概率,二者只是呈现的维度不同,但是结果一致,所以你只要看SIG就可以啦

显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设.其基本步骤如下：第一：提出统计假设H0和HA.第二：构造统计量t,并根据样本资料计算t值.第三：根据t分布的自由度,确定理论临界值t

是温带季风气候,它是亚洲特有的气候类型.至于亚热带气候其它大洲例如北美洲、南美洲、大洋洲都有分布,只是没有亚洲这么显著,叫做亚热带湿润气候,跟亚热带气候成因相似,气候特点很相似.

两者都是社会生产力提高的标志,同时铁器技术的深度与广度比牛耕要高深的多.所以,是铁器.它代表了当时的最高生产力,是显著提高的主要标志.补充：以前中原地区使用称为耒耜的脚踏耕具.我国牛耕技术的使用,始于

夏季风由海洋吹向路地冬季由陆地吹向海洋标出大陆和海洋,用箭头指明方向就行了

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

政权的分立链接里有这道题

正交实验的数据处理使用的是方差分析法,其原假设是各组平均值之间无显著差异.在显著性水平取0.05的前提下,sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设,也就是这个因素对结果没有

根据费希尔的理论,当p值小于0.05时在统计上是显著的,一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平.但具体来说,还应根据预先设定的显著性水平来判断.

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

你此处的0.05,或0.1,在统计学上是指检验水准α(亦称显著性水准,在假设检验中为I类错误),是用于判断差异存在还是不存在的界值点.判断准则：若P>α,可认为各处理间无差异,若P

当然是汛期,有句话叫巧妇难为无米之炊.只有汛期,流量大,上游降水量多,才会搬运作用比较强,到中下游才有更多地泥沙可以沉积.尼罗河、黄河都可以看到这一点的影子

小于0.01差异性更好!小于0.05有统计学意义.小于0.01有显著差异性

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

当然主要是海陆热力性质差异造成的啊.亚欧大陆是世界上最大的陆地,太平洋是世界上最大的洋,海陆间差异导致亚洲季风性气候显著差异.像亚洲东部的亚热带季风气候显著主要是海陆性质的差异,然而季风无法深入到西藏