Il n'y a pas de différence entre les trois groupes de données, généralement que nous utilisons l'analyse de l'élément uniforme à compléter, tant que 3 groupes de la distribution normale et de la variance sont spécialement conçus, et il est trop sculpté qu'il est dur, tant qu'il est trop dur, Les fausses données peuvent continuer à utiliser l'analyse de la différence d'élément unique par rapport à la distribution normale, au moins aucune polarisation grave.
a connu des recherches matures, analysant la variance avec une certaine quantité de résistance à la distribution normale, pas trop sensible, les données (extrêmement petites) de la distribution normale continue d'appliquer l'analyse des éléments d'ANOVA, les résultats sont encore fiables.
Que dois-je faire si j'ai des données sérieuses? À ce stade, il est possible d'essayer la méthode de test inattendue: Résultats de Kruskal-Wallis Anova (échantillon K).
Maintenant, nous avons collecté des données de test pour 4 effets d'engraissement différents, en supposant que 4 ensembles de données graves soient graves par rapport à la distribution brute.Normalement, veuillez utiliser le paramètre Kruskal-Wallis pour vérifier la différence d'effets d'alimentation.
Menu d'analyse "→" Vérifier le paramètre non-paramètre "→" Sample indépendant ",
Paramètres partiels:
Double-cliquez sur l'éditeur d'activation de la table de statistiques de sortie. Entrez la fenêtre de la visionneuse de modèle.
L'hypothèse initiale de Kruskal-Wallis: supposant qu'il n'y a pas de différence sur l'engraissement dans la fatigue de différents aliments.
Test de valeur P Kruskal-Wallis = 0,001 & lt; 0,05, montre que l'hypothèse initiale est Non établi, indiquant que la différence d'effets d'engraissement de différents aliments est significative.
La valeur moyenne de différents niveaux d'effets d'engraissement, l'effet visuel graphique est le suivant:
car différents effets d'alimentation sont différents, et La différence est significative, alors nous espérons savoir quels aliments sont les meilleurs. À ce stade, demandez à de nombreuses méthodes de comparer et de tester Kruskal-waLLIS peut exporter les résultats correspondants.
Pour voir plus de comparaisons:
De nombreuses hypothèses originales Comparaison: deux séries de différences de données.
Tout le monde examine la colonne finale de la table, la valeur P V, le test AC distinct, l'annonce, montre l'hypothèse d'origine non définie, quelle est la différence entre A et C, D est significative. La différence entre les deux autres ou deux est négligeable. Il y a aussi un peu trouvé: le poids moyen de la viande d'aliments D est le plus grand, C fois C, le plus petit.
L'effet visuel de nombreuses comparaisons suivantes:
La différence entre le niveau correspondant à la ligne jaune est significative et la différence entre le niveau correspondant de manière significative à la ligne noire. Combiné à la case de la case de différents effets de mortier d'aliments, combinés à des résultats d'analyse de variance, nous pouvons obtenir les conclusions suivantes: Différents flux d'aliments d'alimentation Il existe des différences importantes, des comparaisons, des effets d'alimentation D, C Biologie C.
a connu des recherches matures, analysant la variance avec une certaine quantité de résistance à la distribution normale, pas trop sensible, les données (extrêmement petites) de la distribution normale continue d'appliquer l'analyse des éléments d'ANOVA, les résultats sont encore fiables.
Que dois-je faire si j'ai des données sérieuses? À ce stade, il est possible d'essayer la méthode de test inattendue: Résultats de Kruskal-Wallis Anova (échantillon K).
Maintenant, nous avons collecté des données de test pour 4 effets d'engraissement différents, en supposant que 4 ensembles de données graves soient graves par rapport à la distribution brute.Normalement, veuillez utiliser le paramètre Kruskal-Wallis pour vérifier la différence d'effets d'alimentation.
Menu d'analyse "→" Vérifier le paramètre non-paramètre "→" Sample indépendant ",
Paramètres partiels:
Double-cliquez sur l'éditeur d'activation de la table de statistiques de sortie. Entrez la fenêtre de la visionneuse de modèle.
L'hypothèse initiale de Kruskal-Wallis: supposant qu'il n'y a pas de différence sur l'engraissement dans la fatigue de différents aliments.
Test de valeur P Kruskal-Wallis = 0,001 & lt; 0,05, montre que l'hypothèse initiale est Non établi, indiquant que la différence d'effets d'engraissement de différents aliments est significative.
La valeur moyenne de différents niveaux d'effets d'engraissement, l'effet visuel graphique est le suivant:
car différents effets d'alimentation sont différents, et La différence est significative, alors nous espérons savoir quels aliments sont les meilleurs. À ce stade, demandez à de nombreuses méthodes de comparer et de tester Kruskal-waLLIS peut exporter les résultats correspondants.
Pour voir plus de comparaisons:
De nombreuses hypothèses originales Comparaison: deux séries de différences de données.
Tout le monde examine la colonne finale de la table, la valeur P V, le test AC distinct, l'annonce, montre l'hypothèse d'origine non définie, quelle est la différence entre A et C, D est significative. La différence entre les deux autres ou deux est négligeable. Il y a aussi un peu trouvé: le poids moyen de la viande d'aliments D est le plus grand, C fois C, le plus petit.
L'effet visuel de nombreuses comparaisons suivantes:
La différence entre le niveau correspondant à la ligne jaune est significative et la différence entre le niveau correspondant de manière significative à la ligne noire. Combiné à la case de la case de différents effets de mortier d'aliments, combinés à des résultats d'analyse de variance, nous pouvons obtenir les conclusions suivantes: Différents flux d'aliments d'alimentation Il existe des différences importantes, des comparaisons, des effets d'alimentation D, C Biologie C.