Этот веб - сайт может помочь вам немного больше. Кроме того, этот один .
Я работаю с довольно ржавый памяти курса статистики, но здесь ничего не выходит:
Когда вы делаете дисперсионный анализ (ANOVA), вы на самом деле вычислить F статистики в соотношении от среднеквадратичных отклонений «между группами» и среднеквадратичных отклонений «внутри групп». Вторая ссылка выше, кажется, довольно хорошо для этого расчета.
Это делает статистическую меру F точно, насколько мощным ваша модель, потому что «между группами» дисперсия объясняющая сила, и «внутри групп» дисперсия случайной ошибки. Высокий F предполагает весьма существенную модель.
Как и во многих статистических операциях, то обратно определить Sig. с помощью F статистики. Вот где ваша информация Wikipedia приходит немного удобно. То , что вы хотите сделать , это - использование степеней свободы данной вам SPSS - найти правильное значение Р , при которой таблица F даст вам статистику F вы вычисленная. Значение Р , где это происходит [F (таблица) = F (рассчитано)] является значение.
Концептуально, более низкое значение значения показывает очень сильную способность отвергнуть нулевую гипотезу (что для этих целей означает, что для определения вашей модели объясняющей силы).
Извините, ни в математике людей, если это не так. Я буду проверять обратно вносить изменения !!!
Удачи тебе. Статистика это весело, просто, возможно, не эта часть. знак равно