比较两组数值之间的显著性关系

比较北美洲西部沿海地区的气候分布与欧洲西部沿海地区气候分布特点之间的宽窄存在着显著的差异,原因是北美洲西部沿海地区的有高大南北向的科迪勒拉山系对盛行西风的阻挡作用,把温带海洋性气候限定在狭窄的海岸地带

工具性条件反射与经典性条件反射既有联系又有区别.它们的联系是：都是在一定条件下建立起来的反射,而最根本的共同点是都需要强化,不强化就消退；在消退后又都会自然恢复.而且都可以建立初级强化.工具性条件反射

这么麻烦,为什么要这么比较呢,我看你的描述,意思就是A列数值比B列数值小的话就是降,反之就是升,没必要分开整数和小数一起比较吧那你在C1输入=IF(A1-B1>0,"升",IF(A1-B1=0,"平"

百分比不好直接比,因为卡方值会随人数增加,请给出真正的人数.再问：           &

相关系数用来描述两组数据之间线性依赖的程度（的大小）.两组数据之间的相关系数得出的值是0.213,表明两组数据之间的线性依赖程度很低、相关性很小.而差异性检验中差异显著与否与相关性的大小好象是不同的概

就是DNA模板上的脱氧核糖核苷酸序列、mRNA上的核糖核苷酸序列,以及蛋白质上的氨基酸序列,三者是一一对应的.这是由于DNA模板按照碱基互补配对原则转录成mRNA,而mRNA又依靠密码子准确地翻译出蛋

添加两个辅助列,用countif对两列分别进行处理,然后对辅助列里为0的进行筛选（为0的就是此数据在另一列里找不到）；柱状图上方的折线可能是趋势线或者是另外一个数据系列再问：不是想找两列数有什么不同，

有helpestat

一般会比较隐晦地说relationship,而不会直接说sexualrelationship的,ML就是haverelationshipwiiths

对于你的问题涉及到对象性和非对象性了,自然是人认识的对象,科学是人认识并把对象理论化了的对象的属性,人可以能动的反映自然,但不是随意是反映,它受到一系列的限制,人是主体把自然对象化了,自然是客体把人非

不知道你说的差异显著是什么意思,我们说“差异显著”,这本就应该是统计检验得出的结论才行.如果你只是凭肉眼观察得出这样的结论,从统计学的角度看是站不住脚的.

你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面

貌似要用卡方检验

用方差分析方差同质性检验是为了检验不同组的方差是否齐性,也就是看这些不同处理组是否来源于同一总体,一般情况下,方差分析对于不齐有一定的容忍,只要不是特别不齐就可以用方差分析直接进行的再问：方差同质性检

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

相关系数的数值越接近于-1,表明两变量之间(　B　)但只不过是负相关.

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

=sumproduct((A1:C1000>=5)*(A1:C1000

你可以进行变量变换后,进行正态性检验,如果服从正态性,进行ANOVA；否则,改用非参数检验.但是,如果,你的方差不齐不是很严重,其实也可用ANOVA,这个方法比较稳健的.