显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做 ...

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对计算好的相关系数进行显著性检验。 原假设：变量间不相关，即总体的相关系数为0。 cor.test()对单个的 Pearson、Spearman 和 Kendall 相关系数进行检验。、 格式：cor.test（x, y, alternative=, method=） x,y： 为要检验 ...

SPSS、EXCEL、GraphPad Prism、Origin、Minitab ...

目 录 1. σ2 的估计 2. 回归方程的显著性检验 　　t 检验（回归系数的检验） 　　F 检验（回归方程的检验） 　　相关系数的显著性检验 　　样本决定系数 　　三种检验的关系 一、σ2 的估计 　　因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量，所以先 ...

显著性，又称统计显著性（Statistical significance）， 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。 [1] 显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因 ...

相关性分析及显著性检验 1 相关性分析 1.1 计算Pearson相关系数的变量要求 ①两变量相互独立 ②两变量为连续变量 ③两变量的分布遵循正态分布 ④两变量呈线性关系 1.2 正态分布检验方法（SPSS） 分析→描述统计→频率 统计量 图表 k （峰度）s（偏度 ...

卡方值越大，说明x和y有关系成立的可能性越小 方差分析(F检验) 用于两个及两个以上样 ...