spss quiere comprobar si existen diferencias significativas entre hombres y mujeres en la muestra. ¿Cómo podría ser así?
Sí.
En esta prueba t de muestra independiente, en este paso, el sistema ya sabe qué variable se va a probar, pero no sabe qué dos grupos de esta variable se van a probar.
Para esta pregunta, sabe que necesita evaluar los puntajes de matemáticas, pero no sabe que necesita comparar los dos grupos de hombres y mujeres.
Se puede ver a partir del valor F que si diferentes niveles de la variable de control tienen un impacto significativo en la variable observada, entonces la suma de las desviaciones al cuadrado entre las variables observadas será grande y el valor F también será grande; por el contrario, si la variable de control no tiene un impacto significativo en las variables observadas, la suma de las desviaciones al cuadrado dentro del grupo será mayor y el valor F será menor;
Al mismo tiempo, SPSS también proporcionará el valor de probabilidad correspondiente sig basado en la tabla de distribución F. Si sig es menor que el nivel de significancia (generalmente el nivel de significancia se establece en 0,05, 0,01 o 0,001), se considera que existe una diferencia significativa entre las medias generales en diferentes niveles de la variable de control, y viceversa. ?
Información ampliada:
Análisis de varianza multifactorial unidireccional: solo hay una variable dependiente y se examina el impacto de múltiples variables independientes en la variable dependiente. Por ejemplo: al analizar el impacto de diferentes variedades y diferentes cantidades de fertilización en el rendimiento de los cultivos, el rendimiento del cultivo se puede utilizar como variable observada y la variedad y la cantidad de fertilización se pueden utilizar como variables de control.
El análisis de varianza multifactorial se utiliza para estudiar si una variable dependiente se ve afectada por múltiples variables independientes (también llamadas factores). Prueba la relación entre la variable dependiente y las diferentes combinaciones de niveles de valor de múltiples factores. ¿Existen diferencias significativas entre las medias? El análisis de varianza multifactorial no solo puede analizar el efecto de un solo factor (efecto principal), sino también analizar la interacción entre factores (efecto de interacción). También puede realizar análisis de covarianza, así como la interacción entre cada variable de factor y. la covariable.
Según el número de variables observadas (es decir, variables dependientes), el análisis de varianza multifactorial se puede dividir en: análisis de varianza multifactorial de una sola variable (también llamado análisis de varianza metamultifactorial) varianza) y análisis de varianza multifactorial multivariable (es decir, análisis de varianza multifactorial multivariado).
Utilice el método de análisis de varianza multifactorial para estudiar cómo las diferentes variedades y las diferentes cantidades de fertilización afectan el rendimiento de los cultivos, y estudie más a fondo qué variedades y qué niveles de fertilización son la combinación óptima para aumentar el rendimiento de los cultivos.
Enciclopedia Baidu: prueba de diferencia significativa