检验结果分析
如何看检验结果?？
1）血红蛋白浓度（HB）（参考值🦨🦋--😇♦：120~160）🦈——|🦚，（单位🐍💫_🐡🦩：g/L）2）血小板计数（PLT）（参考值🧵——-🪄🤬：100~300）🐏——-🐜🐥，（单位🌼-*🐳：10^9/L）3）白细胞计数（WBC）（参考值🐼😺——🦊：4~10）😅🎰|——😮，（单位😋-|🐁🪶：10^9/L）4）血小板体积分布宽度（PDW）（参考值🦆__*：9~18）🦉🙁-🪲，（单位🐺*-🌚：）5）平均血小板体积（MPV）（参考值🎋🐲-🦃：7．4~12等会说🎎🎍——🐳🪲。
分析结果🎋|-🪢：χ2值与P值😇*--😕👻，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行🎳🍃——😩，第1列和第3列😝_🦙🦙。补充🦂|🦏🦒：第2行是校正的卡方值与P值🦄————🐙，第4行是Fisher确切概率法计算的P值💀-🎀🛷。通常规定💀——*🦕：1🐺__🐬、当总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数（期望频数）T≥5时🌲-🐅🦠，采用Pearsonχ2检验🤓_|🐯🐓，看第1行的结果🎎——🎉🦁；2🎫🤢--🐔🌿、当总样本量n≥40但有到此结束了？😩🐇_🍀。
1）血红蛋白浓度（HB）（参考值🦨🦋--😇♦：120~160）🦈——|🦚，（单位🐍💫_🐡🦩：g/L）2）血小板计数（PLT）（参考值🧵——-🪄🤬：100~300）🐏——-🐜🐥，（单位🌼-*🐳：10^9/L）3）白细胞计数（WBC）（参考值🐼😺——🦊：4~10）😅🎰|——😮，（单位😋-|🐁🪶：10^9/L）4）血小板体积分布宽度（PDW）（参考值🦆__*：9~18）🦉🙁-🪲，（单位🐺*-🌚：）5）平均血小板体积（MPV）（参考值🎋🐲-🦃：7．4~12等会说🎎🎍——🐳🪲。
分析结果🎋|-🪢：χ2值与P值😇*--😕👻，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行🎳🍃——😩，第1列和第3列😝_🦙🦙。补充🦂|🦏🦒：第2行是校正的卡方值与P值🦄————🐙，第4行是Fisher确切概率法计算的P值💀-🎀🛷。通常规定💀——*🦕：1🐺__🐬、当总样本量n≥40且所有的单元格的理论频数（期望频数）T≥5时🌲-🐅🦠，采用Pearsonχ2检验🤓_|🐯🐓，看第1行的结果🎎——🎉🦁；2🎫🤢--🐔🌿、当总样本量n≥40但有到此结束了？😩🐇_🍀。
在分析结果呈现后😌🌒|🙈😁，首要关注的是P值💐|-🙈🐉。小于0.05或0.01意味着显著性存在🎰_|🐍，而P值大于0.05则可能暗示无统计学意义🐳-|🎟🤔。此外🐌——⛳⛈，深入指标如治疗感冒药物疗效的差异程度🌎😾-⛅️，SPSSAU会为你提供五个不同的衡量指标🐗🦛-🌛🐗，助你全面解读数据的细微差别🤖||🐖🏓。然而🏓🤤|🧿，卡方检验并非一成不变😭🐒-🐖，它会根据样本量和期望频数的条件自动选择合后面会介绍🌑-——😈🐚。
血常规是最一般🦉😀-|☘😻，最基本的血液检验*🐜|——🦈🐵。血液由液体和有形细胞两大部分组成♣🐙_-🐔，血常规检验的是血液的细胞部分🦍😳-——*。血液有三种不同功能的细胞--红细胞（俗称红血球）💥😥_🦐☘，白细胞（俗称白血球）🐹🦧-_🏅🤮、血小板🌸🏸-🦝😅。通过观察数量变化及形态分布🎍🐜|🤬🪁，判断🦟——🐒🦊。是医生诊断情的常用辅助检查手段之一🦄-|🦉。血常规检查项目包括红细胞🌹🦜_🕸、白细胞🦤——_😐🦏、及血小板是什么*——-🐔。
t检验和方差分析,结果怎么看??？
然后就是t检验的主要部分🌞😸-🤯，看sig（双侧）😫🥅————🐥🎲，如果sig（双侧）lt;0.05😆🦭-|*，t检验结果显著🤥*_|🌻😁，所比较的两个组均值差异显著🐘🦄|-🦟🐔，至于差多少🎄————🤬，t检验表格中有一个“均值差值”😺-😯，从那里你可以看到具体均值差🎏♠--😫，如果你想了解所比较的两个组的均值的具体值🐾|🪲🏆，那就看前面那个表格🌗🪳-🌙，它主要就是给你呈现描述统计的结果🤣🐞-——🌨，相对还有呢？
P<0.05,表明结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%🐈⬛-*🐍，或者说🌒_|⚡️😡，在同样的条件下重复同样的研究🐥——🐍🪢，得出相反结论的可能性不足5%*🔮——🐦😖。2*🎗_-🦇🧐、分位数1.64是单侧检验显著性水平0.05对应的标准正态分布的分位数😑😭-_🌺🐵，即进行单侧检验时95%置信区间对应的Z值🦠🙄-🪆。1.96是双侧检验的标准正态分布的0.025分位数🦭🤡——*，即双侧到此结束了？🐞🌓——🌷🎍。
f检验怎么分析结果?？
f检验怎么分析结果？相关内容如下🐂😺|😈：步骤一🐩-😢：建立假设在进行F检验前😯🪡--🐈，我们需要明确零假设（H0）和备择假设（H1）🍃🐈⬛_|🍁😼：零假设（H0）😻🌒_🐤：不同组之间的均值相等✨——🐿🌕，即各组的方差相等🌲|😱🌸。备择假设（H1）🎋🐺-_🤐：不同组之间的均值不全相等🌪⚡️_*🎁，至少有一组的方差与其他组不同🧐🪴|🎫😠。步骤二🐹🤡————👿🤤：计算F统计量通过方差分析计算得到F等我继续说😞_🐣🌸。
当一个统计量的值落在临界域内🦒🐆——-🌚🐱，这个统计量是统计上显著的🦆——😥，这时拒绝虚拟假设🐫——🐩。当一个统计量的值落在接受域中🐋——🐋🦘，这个检验是统计上不显著的🐚🐖_——🤩🎴，这是不拒绝虚拟假设H0🍁-🐇🐪。因为🐺🦆——🛷，其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 🙁🐳|🐪，有可能犯第Ⅰ类错误👹——🦏。正确理解P值与差别有无统计学意义*_——♥。P越小🐸🐦|——😂🎮，不是说明实际有帮助请点赞🦙🐷_🙁🤯。
spss显著性检验结果怎么看,求大神帮助?？
这张图里的方差分析F检验结果不显著*||🌹😨。看显著性检验结果有两种方法🕹😺——-🎋🐆。1🔮🦌-_🌱、根据F值判断🐊-♦。SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果🪴——🌒🌵。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度🌔——-🌼🧸，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表🐷🦏_-🦖🎈，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）🙃😇|☘️。最后🦕————🥉☹️，将希望你能满意🌥🌖_🐉*。
1🌍🐖|♣、打开EViews8.0软件🕊🦙||💐🤭，点击左上角的“new”选项*🦉——😕，然后选择“workfile”🌺_🐞🎊。2🎏|😡、在“workfile create”界面中*🐏_🌴🎫，选择“unstructured/undated”选项🎣-👺*，然后在“observations”输入数据行数🐊-|🐕，然后点击“OK”按钮😖🐳|🦏🐫。3🦣🎭|🤕🤫、返回主界面后🌸|_🦄🌟，点击上方的“Quick”选项🌴——|🦎，然后选择“Empty Group”🐨🌨——🐁。4🌗|-👿🎁、粘贴需要进行怀特检验的等我继续说🥎🐌|🦙🍁。