Analysis SummaryDependent variable:

Analysis Summary

Dependent variable: dinhmucsoche
Factor: kichcoca

Number of observations: 9
Number of levels: 3
This procedure performs a one-way analysis of variance for
dinhmucsoche. It constructs various tests and graphs to compare the
mean values of dinhmucsoche for the 3 different levels of kichcoca.
The F-test in the ANOVA table will test whether there are any
significant differences amongst the means. If there are, the Multiple
Range Tests will tell you which means are significantly different from
which others. If you are worried about the presence of outliers,
choose the Kruskal-Wallis Test which compares medians instead of
means. The various plots will help you judge the practical
significance of the results, as well as allow you to look for possible
violations of the assumptions underlying the analysis of variance.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt phân tíchPhụ thuộc vào biến: dinhmucsocheYếu tố: kichcocaSố lượng quan sát: 9Số lượng cấp: 3 Thủ tục này thực hiện một phân tích các phương sai một chiều chodinhmucsoche. Nó xây dựng các xét nghiệm và đồ thị để so sánh cáccó nghĩa là giá trị của dinhmucsoche cho 3 cấp độ khác nhau của kichcoca. Thử nghiệm F trong bảng ANOVA sẽ kiểm tra xem có bất kỳsự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện. Nếu có, nhiềuPhạm vi thử nghiệm sẽ cho biết bạn có nghĩa là có khác biệt đáng kể từnhững người khác. Nếu bạn đang lo lắng về sự hiện diện của outliers,chọn thử nghiệm Kruskal-Wallis so sánh số trung vị thay vìcó nghĩa là. Lô khác nhau sẽ giúp bạn đánh giá thiết thựctầm quan trọng của các kết quả, cũng như cho phép bạn tìm kiếm tốthành vi vi phạm của các giả định cơ bản phân tích các phương sai.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt phân tích biến phụ thuộc: dinhmucsoche Factor: kichcoca Số quan sát: 9 Số tầng: 3 thủ tục này thực hiện một phân tích một cách đúng cho dinhmucsoche. Nó xây dựng các bài kiểm tra khác nhau và đồ thị để so sánh các giá trị trung bình của dinhmucsoche cho 3 cấp độ khác nhau của kichcoca. Các F-test trong bảng ANOVA sẽ kiểm tra xem có bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện. Nếu có, các Nhiều thử nghiệm Phạm vi sẽ cho bạn biết các phương tiện khác nhau đáng kể từ đó những người khác. Nếu bạn đang lo lắng về sự hiện diện của các giá trị ngoại lai, chọn Test Kruskal-Wallis mà so sánh trung vị thay vì phương tiện. Các lô khác nhau sẽ giúp bạn đánh giá thực tế ý nghĩa của kết quả, cũng như cho phép bạn tìm kiếm có thể vi phạm các giả định cơ bản phân tích phương sai.