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正态性检验
组别
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
统计量
df
Sig.
统计量
df
Sig.
伤寒
生存日数
.162
10
.200*
.951
10
.684
百日咳
生存日数
.137
10
.200*
.943
10
.591
对照
生存日数
.192
10
.200*
.936
10
.507
*.这是真实显著水平的下限。
a.Lilliefors显著水平修正
单向
附注
创建的输出
22-DEC-201519:02:32
注释
输入
活动的数据集
DataSet0
过滤器
none
权重
none
拆分文件
none
工作数据文件中的N行
30
缺失值处理
缺失定义
用户定义的缺失值以缺失对待。
使用的案例
每个分析的统计量都基于对于该分析中的任意变量都没有缺失数据的案例。
语法
ONEWAYtimeBYgroup
/STATISTICSDESCRIPTIVESHOMOGENEITYWELCH
/MISSINGANALYSIS
/POSTHOC=DUNNETTALPHA(0.05).
资源
处理器时间
00:00:00.06
已用时间
00:00:00.06
[DataSet0]
描述
生存日数
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
伤寒
10
9.2000
2.09762
.66332
7.6995
10.7005
5.00
12.00
百日咳
10
8.4000
1.71270
.54160
7.1748
9.6252
6.00
11.00
对照
10
11.2000
2.39444
.75719
9.4871
12.9129
8.00
16.00
总数
30
9.6000
2.34300
.42777
8.7251
10.4749
5.00
16.00
方差齐性检验
生存日数
Levene统计量
df1
df2
显著性
.340
2
27
.715
单因素方差分析
生存日数
平方和
df
均方
F
显著性
组间
41.600
2
20.800
4.776
.017
组内
117.600
27
4.356
总数
159.200
29
单因素方差分析
生存日数
平方和
df
均方
F
显著性
组间
组内
117.600
总数
159.200
均值相等性的键壮性检验
生存日数
统计量a
df1
df2
显著性
Welch
4.375
2
17.652
.029
a.渐近F分布。
在此之后检验
多重比较
因变量:生存日数
Dunnettt（双侧）
(I)组别
(J)组别
均值差(I-J)
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
伤寒
对照
-2.00000
.93333
.075
-4.1779
.1779
百日咳
对照
-2.80000*
.93333
.011
-4.9779
-.6221
*.均值差的显著性水平为0.05。
a.Dunnettt检验将一个组视为一个控制组，并将其与所有其他组进行比较。
正态性检验
处理
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
统计量
df
Sig.
统计量
df
Sig.
升高值
A
.167
6
.200*
.968
6
.881
B
.218
6
.200*
.896
6
.350
C
.246
6
.200*
.847
6
.148
*.这是真实显著水平的下限。
a.Lilliefors显著水平修正
正态性检验
区组
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
统计量
df
Sig.
统计量
df
Sig.
升高值
1.00
.217
3
.
.988
3
.791
2.00
.300
3
.
.913
3
.429
3.00
.219
3
.
.987
3
.780
4.00
.353
3
.
.823
3
.171
5.00
.289
3
.
.927
3
.479
6.00
.354
3
.
.822
3
.169
a.Lilliefors显著水平修正
方差齐性检验
升高值
Levene统计量
df1
df2
显著性
.479
5
12
.786
方差齐性检验
升高值
Levene统计量
df1
df2
显著性
.221
2
15
.804
主体间效应的检验
因变量:升高值
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
校正模型
179.135
7
25.591
31.477
.000
截距
1409.805
1
1409.805
1734.077
.000
区组
50.132
5
10.026
12.333
.001
处理
129.003
2
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